Delta de Donsker

En teoría de la probabilidad, la función delta de Donkster de una variable aleatoria X es una función continua δ Y ( ) {\displaystyle \delta _{Y}(\cdot )} definida sobre un espacio de probabilidad,tal que para cualquier función medible g se cumple la propiedad:

δ Y ( ) : R S L 2 ( Ω , A , P ) , R g ( y ) δ Y ( y )   d y = g ( Y ) {\displaystyle \delta _{Y}(\cdot ):\mathbb {R} \to {\mathcal {S}}^{*}\subset L_{2}(\Omega ,{\mathcal {A}},P),\qquad \int _{\mathbb {R} }g(y)\delta _{Y}(y)\ {\text{d}}y=g(Y)} , c.t.p.

donde:

L 2 ( Ω , A , P ) {\displaystyle L_{2}(\Omega ,{\mathcal {A}},P)} , es el conjunto de funciones de cuadrado integrable del espacio de probabilidad ( Ω , A , P ) {\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {A}},P)} .
S {\displaystyle {\mathcal {S}}^{*}} es el espacio de distribuciones de Hida, que a su vez, es el dual del espacio de funciones de prueba de Hida.[1]

Referencias

  1. Di Nunno & Øksendal, p. 4

Bibliografía

  • Giulia Di Nunno & Bernt Øksendal (2004): "The Donsker Delta Function, a Representation Formula for Functionals of a Lévy Process and Application to Hedging in Incomplete Markets".
  • Olfa Draouil & Bernt Øksendal (2015): A Donsker delta functional approach to optimal insidercontrol and applications to finance.
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  • Wd Datos: Q24961613
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