• 締切済み

ランダムウォークの分散について

ランダムウォークでは、分散は時間に比例すると本に書いてありますが、その証明を知りたいです。 時間1の時、確率1/2で1か-1になるので、平均0で分散は1。時間2の時は分散2。時間3の時は分散は3・・・というのはわかるので、時間tの時の分散はtなんだろうなぁというのは想像つくのですが、その証明方法がわかりません。 ファイナンスの勉強をしているのですが、どうもすっきり前に進めません。時間tの時の分散はtという証明がわかるとすっきりするので、どなたかご教授いただければと思います。 よろしくお願い致します。

みんなの回答

  • -souyan-
  • ベストアンサー率0% (0/2)
回答No.4

#3の方の1個目の質問 母分散と標本分散を混同しています。 この二つでグーグルかけると一発でわかると思います。 二つ目の質問 ごめんなさいこれも期待値とるの忘れてしまいました。 E[ξ(1)*ξ(3)]=0 ですね。 E[ξ(1)]*E[ξ(3)]=0 E[ξ(t)]=0になるのは最初の定義どおりでかつtにおいて独立なのでこれがいえます。

回答No.3

回答ではないのですが、私も気になる質問だったので、追加で質問させていただきたいです。 ご回答者様の説明を自分なりに考えてみたところ、以下の様になりました。 S(t) = S(t-1)+μ+ξ(t) S(0) = 0 漸化式の考え方から、 S(t) = S(0)+t*μ+Σ(1<i<t){ξ(i)} ・・・ これに分散をとると、 E[S(t)] = E[S(0)]+E[t*μ]+E[Σ(1<i<t){ξ(i)}] = 0+t*μ+0 = t*μ ここまではわかったのですが、その後の分散の Var[S(t)] = Σ(S(t)-tμ)^2  の部分が、分散の定義式からすると Var[S(t)] = 1/t*Σ(1<j<t) [S(j)-t*μ]^2  になる気がします。そうすると、その後の式も Var[S(t)] = 1/t*Σ(1<j<t) [j*μ+Σ(1<i<t){ξ(i)}-t*μ]^2  となりそうです(そこからどうやって証明にもっていけばいいかわかりません・・・)。 また、さらに質問なのですが、その後に説明していただいた 『 内側のシグマは(ξ(1)+ξ(2)+・・・+ξ(t))*(ξ(1)+ξ(2)+・・・・+ξ(t))になるはずなのですが実はこの内側のシグマの事情は全期間それぞれのξは全部独立なので、 ξ(1)*ξ(3)=0 となってしまって Σ{(1≦s≦t)ξ(s)^2} だけになります。』 のところがわかりません。どうして ξ(1)*ξ(3)=0 となるのでしょうか・・・。 また、[Σ(1<i<j){ξ(i)}]^2 = [Σ{(1≦i≦j){ξ(i)}^2} となった場合でも、 Var[S(t)] = 1/t*Σ(1<j<t) [Σ(1<i<j){ξ(i)}]^2 = 1/t*Σ(1<j<t) [Σ{(1≦i≦j){ξ(i)}^2} の後の計算がわかりません・・・。 私の理解力不足かと思いますが、今一度詳しくご説明いただけるとありがたいです。

  • -souyan-
  • ベストアンサー率0% (0/2)
回答No.2

とんでもないミスをかいてました Var[S_(t)]=E[Σ(S(t)-tμ)^2] 期待値をとるのわすれてました・・・ ついでに補足 そんなこんなで期待値の中身を計算していった結果 E[Σ{(1≦s≦t)ξ(s)^2} ] 平均ゼロなで、V[X]=E[X^2]が成り立ちます。 それでE[Σ{(1≦s≦t)ξ(s)^2} ]=ΣE[{(1≦s≦t)ξ(s)^2}]=tσ で時間に比例と言う結果が出ます。

  • -souyan-
  • ベストアンサー率0% (0/2)
回答No.1

dS(t)=μdt+σdW or S_(t+1)=S_(t)+μ+ξ(ξは平均ゼロ 分散σをもった正規乱数、誤差項、ホワイトノイズと言い方いろいろ) μ:ドリフト σ:ボラティリティ どっちの表記が出てくる場合が多いですか? ほとんど同じこといってて上が連続バージョンで下が離散バージョンなだけですが・・・ わかりやすいように離散バージョンで説明します。 S_(t)=S_(t-1)+μ+ξ_t ξは時間においてすべて独立(←お題目のようだが実はここが重要) こんなランダムウォークです。S(0)は0とでもしときましょうか。 漸化式の考え方でやってくと S_(t)=S(0)+t*μ+Σ{(1<s<t)ξ_(s)} こんなのであらわされます シグマの中は全期間のクシーを足したってだけです。 これに分散とると E(s(t))=tμ Var[S_(t)]=Σ(S(t)-tμ)^2 =Σ(Σ{(1<s<t)ξ_(s)})^2 となって 内側のシグマは(ξ(1)+ξ(2)+・・・・+ξ(t))*(ξ(1)+ξ(2)+・・・・+ξ(t))になるはずなのですが 実はこの内側のシグマの事情は全期間それぞれのξは全部独立なので、 ξ(1)*ξ(3)=0 となってしまって Σ{(1≦s≦t)ξ(s)^2} だけになります。 Var[ξ(s)]は全部のsにおいてσですので、 この分散は Σ{(1≦s≦t)σ^2(=ξ(s)^2)} になって tσ^2がこの分散になります。

関連するQ&A

  • 一次元のランダムウォーク

    下の問が解けなくて困っています。解説をして頂けると非常にありがたいです。お願いしますm(__)m (問)一次元のランダムウォークする粒子を考える。離散的な時間(t=0,1,2,...)を考え、時刻t=0では原点にいるとする。この粒子の各時刻での変位は確率pで1、確率p-1で-1とする。時刻tでの粒子の位置x(t)の期待値、分散の値を一般のpで計算しなさい。

  • 確率(ランダムウォーク)について

    こんにちは、ランダムウォークの期待値に関する問題で分からないものがあり、質問させていただきました。 問題の定義は以下のようになっています。 Bi(iは自然数)は確率pで1、確率1-pで-1の値をとる確率変数である。(ただし0<p<1) またSn=∑[i=1→N]Bi (Nは自然数)とし、E[・]は期待値を表すものとする。 分からない設問は以下のものです。 (i)p=1/2のとき、E[(S2)^4]を求めよ。 (ii)p=1/2のとき、Kn=E[(Sn)^4]/E[(Sn)^2]^2 を求めよ。またlim[N→∞]Knを求めよ とりあえず、(i)が分からないことには(ii)の問題ができないのですが。 ±1に1/2で進むランダムウォークの場合、時刻nでの期待値は0、分散はnですよね。 だから(i)の場合、確率母関数とか使うのかなと思っているのですが、結局S1だろうがS2だろうが期待値は0だから4乗したところで答えは0じゃないかと思い、詰まっています。 どのように考えればいいのでしょうか、回答よろしくお願いいたします。

  • (至急!)反射壁のあるランダムウォーク

    至急解いていただきたい問題があります! 時刻 t = 0 で原点 0 を出発し, 半直線 {0, 1, 2, . . . } 上を運動する等方的なランダム・ ウォークを考える. ただし, 原点 0 は反射壁とする. このランダム・ウォーカーが時刻 t = 2n で原点にいる確率 Pn を求めよ. よろしくお願いいたします!

  • ランダムでないトレンド

    ランダムウォーク&行動ファイナンス理論 という本を読みました。 内容はよく分かったのですが、 『ランダムでないトレンド』にいかに早く気づくか ということが儲けるためにはポイントのようです。 が、具体的には何なのか書いてありません。 例えば日経平均株価の『ランダムでないトレンド』 が始まるきっかけは何なのでしょうか? よく アメリカの市況 円ドル相場 原油 の影響で日経平均の動きが語られますが どれも、後付でうまくリンクしているとは思われません。 お分かりになる方、教えてください。

  • 統計学の不偏分散のN-1について

    統計学の授業で、 (不偏)分散=(Σ(中央値との差)^2)/N-1 と習いました。そして、教授が、なぜ、N-1で割るかについて、 「たとえば1と-1が半々の確率で出る時を考えると、 A 1→1 25% B 1→-1 25% C -1→1 25% D -1→-1 25% の場合があり、それぞれの分散が(Nで割る分散で計算すると) A:0 B:1 C:1 D:0 となるから、平均の分散は0.5になる。しかし、真の値(中央値からの平均距離の二乗)は1のはずだから、分母のNを小さくせねばならない。」 という説明をされました。 しかし、この説明では、たまたま、この一つの具体的な現象において、N-1で割るほうがよりよいと言っているだけであって、他の場合すべてにおいてもより良いことの証明になっていないと思いました。 分散の計算のときにN-1で割ったほうがよいというのは経験則なのでしょうか?それともちゃんと"証明"されていることなのでしょうか? もし"証明"されているならその証明を教えてください。

  • 統計について 【ランダムウォーク?】

    教えて!gooを始めて利用させていただきます。 次の問題に関してご質問させていただきます。 問 第i期に次のような確率分布に従う株価の変化Xiを考えなさい: P(xi)=p  for xi= a 1-p for xi=-a ただし,0<p<1, a>0。 すなわち、第i期に確率pで株価はaほど上昇し、確率1-pでaほど下落する可能性があります。 簡単化のために、1)現在(第0期)の株価S0は0です、2)各期の株価の変化Xiは独立に生じるとしましょう。 このとき、第n期の株価Snをつぎのように表すことができます: Sn=X1+X2+・・・Xn この時、確率変数Snの確率関数、積率母関数、平均、分散を求めなさい。 以上のような問題です。 一応、私は次のように考えてみました。 まず、n期あるうちのr期(r回)でXi=aであるとすると、 f(x1+x2+…xn)=nCr p^r (1-p)^(n-r)・・・(1)となる。 また、Sn=X1+X2+…+Xn=ar-a(n-r)=2ar-anであり、 rについて解くとr=(an+Sn)/2a・・・(2)となる。 よって(2)を(1)に代入することにより、 確率関数f(Sn)=nC(an+Sn)/2a×p^(an+Sn)/2a×(1-p)^(an-Sn)/2aを得られる。 平均に関しては私の導出過程が少々回りくどいようですので、 それは割愛させていただきますが、結果はan(2p-1)となりました。 ここで、本題の質問なのですが、 1.この確率関数は正しいのでしょうか? 2.同様にこの平均は正しいのでしょうか? 3.積率母関数および分散はどのように導出すればよいのでしょうか? どれか1つでも構いませんので、ご回答くださいますよう何卒よろしくお願いいたします。

  • 標本平均値の分散

    平均μ、分散σ^2の母集団からとられた標本数nの標本平均値x ̄(エックス・バー)の平均値はμということは、理論的にも感覚的にもだいたいわかりますが、標本平均値の分散がσ^2/n(母集団の分散を標本数nで割った値)になるのかは、nが多いと母集団の平均値に近い標本がとれる確率が高くなるからなど、感覚的にはある程度(ほんとうにある程度…)わかりますが、理論的にはほとんどわかりません。どなたかなぜ標本平均値の分散がσ^2/nになるのか、特に理論的にお教えいただけないでしょうか? 本などを見ても、このことを理論的にわかりやすく説明した本は少なく、実際に実験してみたらそうなるからとか、あいまいな説明しかありません。 ちなみに数学はあまり得意じゃありません。

  • 正規分布における平均値175、分散100の問題

    はじめまして。初心者で統計の勉強をしているのですが、わからない問題があって困っています。どなたかご教授おねがします。 測定値が、平均値175、分散100の正規分布にしたがっていたとして、 (1)測定値が185のとき、基準化した後の値はどうやって求めればいいでしょうか?基準化=(測定値-平均値)÷標準偏差 の数式がありますが、分散100の意味がわかりません。 また以下ははどうやって求めればいいでしょうか? (2)測定値が185以上となる確率 (3)測定値が、171≦ 測定値 ≦ 191 の条件を満たす確率 (4)Aさんが、測定値X以下となる確率を求めたら67%だったときのXの値

  • 確率変数、平均、分散の証明問題

    連続的な値をとる確率変数Xの平均をμ、分散をzとする。Y=aX+b、a≠0なる新たな確率変数を考えたとき、その平均と分散がそれぞれaμ+b、a*a*zとなることを証明せよ。 の解答をお願いします。

  • 指数分布の平均と分散について

    指数分布の平均と分散について質問です。 確率密度関数f(x)=λe^(-λx) で 平均E[x]と分散V[x]が以下のようになるらしいのですが E[x]=1/λ,V[x]=1/λ^2 その求め方(証明式)を教えて下さい。 よろしくお願いします。