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1. Man berechne die kumulantenerzeugende Funktion ϕ(u) der bilateralen Gammaverteilung mit den Parametern (α

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Academic year: 2021

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(1)

Prof. Dr. Uwe K¨uchler Institut f¨ur Mathematik

Statistik stochastischer Prozesse 3. ¨ Ubung, 21. 05. 2007

1. Man berechne die kumulantenerzeugende Funktion ϕ(u) der bilateralen Gammaverteilung mit den Parametern (α

+

, α

, λ

+

, λ

) (0, ∞)

4

und ermittle die Kumulanten κ

n

, n 1.

2. Es sei (X

1

, · · · , X

n

) eine mathematische Stichprobe aus einer U ([0, Θ])- verteilten Grundgesamtheit, Θ > 0.

a) Bestimmen Sie die Likelihoodfunktion und eine Maximum-Likelihood- Sch¨atzung ˆ Θ

1

von Θ.

b) Zeigen Sie, dass ˆ Θ

1

nicht erwartungstreu ist. Bestimmen Sie eine Konstante c > 0, so dass ˆ Θ

2

:= c Θ ˆ

1

erwartungstreu ist.

c) Vergleichen Sie die Sch¨atzungen ˆ Θ und ˆ Θ

2

an Hand ihres mittleren quadratischen Fehlers E

0

[( ˆ Θ

i

Θ)

2

], i = 1, 2.

d) Entwerfen Sie eine weitere plausible Sch¨atzung ˆ Θ

3

und bestimmen Sie ihren mittleren quadratischen Fehler.

3. Der Satz von Radon-Nikodym sagt aus, dass f¨ur zwei (σ-endliche) Maße P und Q auf einem Messraum (Ω, F ) mit Q ¿ P (d.h. f¨ur A F gilt:

P (A) = 0 = Q (A) = 0) eine F -messbare Funktion f : Ω R existiert mit

Q (A) = Z

A

f (ω) P (dω)∀A F .

Zwei Funktionen f und ˜ f mit dieser Eigenschaft stimmen P -fast sicher

¨uberein. Man nennt jede dieser Funktionen Radon-Nikodym-Ableitung

und bezeichnet sie mit

ddQP

.

(2)

a) Weisen Sie im Falle von Wahrscheinlichkeitsmaßen P und Q nach, dass

ddQP

eine P -fast sicher nicht-negative Funktion ist mit

Z

d Q

d P (ω) P (dw) = 1.

b) Welche zus¨atzliche Eigenschaft hat

ddQP

, falls auch P ¿ Q gilt?

c) Beweisen Sie f¨ur drei Wahrscheinlichkeitsmaße P

1

, P

2

, P

3

auf (Ω, F ) mit P

3

¿ P

2

und P

2

¿ P

1

, dass P

3

¿ P

1

gilt und die Radon- Nikodym-Ableitungen folgende ”Kettenregel” erf¨ullen

d P

3

d P

2

d P

2

d P

1

= d P

3

d P

1

P

1

f.s.

Was folgt speziell im Fall P

3

= P

1

?

Hinweis: Es gen¨ugt, f¨ur nicht-negative messbare Funktionen g : Ω R mittels Approximation durch Treppenfunktionen zu zeigen

Z

g(ω) P

2

(dω) = Z

g(ω) d P

2

d P

1

(ω) P

1

(dω).

4. Auf dem Wahrscheinlichkeitsraum (Ω, F , P ) sei eine Filtration (F

n

) ge- geben.

a) Ist Q ein weiterer Wahrscheinlichkeitsraum Ω ¿ P, so gilt f¨ur die Einschr¨ankungen Q |

Fn

¿ P |

Fn

f¨ur alle n N . Zeigen Sie, dass L

n

:=

dQ|FdP|Fnn

ein P-Martingal bez¨uglich (F

n

) ist mit L

n

= E

P

h

dQ dP

|F

n

i

.

b) ¨ Uberpr¨ufen Sie, dass (L

n

, F

n

) bereits ein P -Martingal ist, sofern Q |F

n

¿ P |F

n

f¨ur alle n N gilt. Folgern Sie unter diesen Vor- aussetzungen, dass (L

n

) bez¨uglich P fast sicher gegen eine nicht- negative Zufallsgr¨oße L

konvergiert mit E

P

[L

] 1.

c) Betrachten Sie ein unendlich langes M¨unzwurfexperiment, wobei

unter P mit einer fairen M¨unze und unter Q mit einer M¨unze, die

stets Zahl zeigt, gearbeitet wird. Beweisen Sie, dass Q |

Fn

¿ P |

Fn

gilt, f¨ur die Filtration F

n

, erzeugt, durch die ersten n-W¨urfe, dass

jedoch L

P -fast sicher gleich Null ist und nicht Q ¿ P gilt.

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