Revista Integración, temas de matemáticas.
Vol. 27 Núm. 2 (2009): Revista Integración, temas de matemáticas
Artículos científicos

Martingalas discretas. Aplicaciones

Miguel A. Marmolejo
Biografía
Édgar A. Valencia
Biografía

Publicado 2009-11-05

Palabras clave

  • Esperanza condicional,
  • Martingalas discretas,
  • Ley cero-uno de Kolmogorov,
  • Ley de los grandes números,
  • Convergencia de series,
  • Fluctuación de Bernoulli,
  • Teorema de Radon-Nikodym,
  • Función lipschitziana,
  • Sistema de funciones de Haar
  • ...Más
    Menos

Cómo citar

Marmolejo, M. A., & Valencia, Édgar A. (2009). Martingalas discretas. Aplicaciones. Revista Integración, Temas De matemáticas, 27(2), 135–171. Recuperado a partir de https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistaintegracion/article/view/747

Resumen

 

Debido a su amplio rango de aplicaciones, la teoría de las martingalas es parte fundamental de la probabilidad. En este artículo se presentan las nociones básicas de las martingalas discretas y se recopilan algunas de sus aplicaciones en probabilidad y análisis, dando idea de los diferentes contextos donde se usan.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Referencias

[1] Doob J. L. (1984). Classical Potencial Theory and its Probabilistic Counterpart, Springer-Verlag New York Inc.,ISBN 0-387-90881-1.

2] Evans S. N.; Lidman T. (2007). “Expectation, Conditional Expectation and Martingales in Local Fields”, Electronic Journal of Probability, vol. 12, No. 17, pg. 498-515,ISSN 1083-6489.

[3] Brislaw C. (1991). “Traceable Integral Kernels on Countably Generated Measure Spaces”, Pacific Journal of Mathematics, vol 15, No. 2, pg. 229-240, ISSN 0030-8730.

[4] Yeh J. (1995). Martingales and Stochastic Analysis, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., Singapore, ISBN 981022477X.

[5] Karatzas I. ; Shreve S. E. (1991) Brownian Motion and Stochastic Calculus, Second Edition. Springer-Verlag New York Inc., ISBN 0-387-97655-8.

[6] Revuz D. ; York M. (1994). Continuos Martingales and Brownian Motion, SpringerVerlag Berlin, ISBN 3-540-57662-3.

[7] Shreve S. E. (2004). Stochastic Calculus for Finance II. Continuous-Time Models , Springer Science+Business Media, Inc., ISBN 0-387-40101-6.

[8] Oksendal B. (1998). Stochastic Differential Equations. An Introduction with Applications, Fifth Edition. Springer-Verlag, ISBN 3-540-63720-6.

[9] Venegas-Martínez F. (2006). Riesgos Financieros y Económicos. Productos derivados y decisiones económicas bajo incertidumbre, Thomson, México, ISBN 970-686- 574-8.

[10] Williams D. (1997). Probability with Martingales, Cambridge University Press, Cambridge, ISBN 0 521 40605 6 paperback.

[11] Shiryaev A.N. (1996). Probability, Secod Edition. Springer, New York Inc., ISBN 0-387-94549-0.

[12] Ash R.B.; Doléans-Dade C.A. (2000). Probability and Measure Theory, Second EditionAcademic Press, San Diego, ISBN 0-12-065202-1.

[13] Bauer H. (1996). Probability Theory, Walter de Guyter, New York, ISNB 0-03- 081621-1.

[15] Romano J.P.; Siegel A.F. (1986). Counterexamples in Probability and Statistics, Wadsworth & Brooks/Cole, Belmont, ISBN 0534-05568-0.

[16] Lamperti J. W. (1996). Probability. A Survey of the Mathematical Theory, Second Edition, John Wiley and Sons, Inc., New York, ISBN 0-471-15407-5.