Generalização do movimento browniano de

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O movimento browniano é construído como um limite da soma dos incrementos gaussianos. Pode-se usar uma distribuição não gaussiana estável (por exemplo, a distribuição de Cauchy) e ainda assim construir um processo? O parâmetro de escala desse processo evoluiria de acordo com a fórmula ?c t = t 1 / ααct=t1/α

quant_dev
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Uma generalização ainda mais ampla são os processos de Lévy . Dado que "As distribuições de probabilidade dos incrementos de qualquer processo de Lévy são infinitamente divisíveis" e a família de distribuições estáveis ​​é uma classe bem conhecida de distribuições infinitamente divisíveis . α

Respostas:

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Minha resposta rápida seria sim, mas não tenho certeza sobre o parâmetro de escala. Você pode visualizar uma caminhada aleatória gaussiana como um subconjunto de caminhadas aleatórias com distribuições estáveis. Todas as distribuições estáveis ​​têm a propriedade de que uma combinação linear de duas distribuições estáveis ​​também é estável. (Tudo isso está relacionado a uma análise generalizada do limite central e à análise funcional, mas isso é demais para lidar aqui.)

Fraijo
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Devo acrescentar que John Nolan estava escrevendo um livro sobre distribuições estáveis ​​que incluiria um capítulo sobre RWs estáveis. Sua página pode ser útil: academic2.american.edu/~jpnolan/stable/stable.html
Fraijo