3.3 Định lý chiếu trong không gian Hilbert

Một phần của tài liệu Mô hình chuỗi thời gian dùng để dự báo biến động giá chứng khoán và áp dụng vào thị trường chứng khoán việt nam (Trang 27 - 30)

1. Khi đó, nói X có kỳ vọng có điều kiện đối vói ơ trường F và gọi E(X/ F) = E(X7 F) E(X7 F) là kỳ vọng có điều kiện của X đ ối với F.

1.6. 3.3 Định lý chiếu trong không gian Hilbert

Định lý 1.5 [7] Cho M là Ì không gian con đóng của không gian Hilbert H và X 6 Hthì

Đề tài NCKH cấp trường Mã số: NT 2007 - 02

||x - x i = inf ||x - y||

yeM

(li) X 6 M và ||x - x|| = i n f ||x - y[| khi và chỉ khi X e M

yeM

và (x - X) 6 M1

Trong đó M1 là không gian con trực giao với M

Khi đó X được gọi là chiếu trực giao của X lên M và ký hiệu X = PM X. Chứng minh các kết quả này có thể tham khảo ở [7] •

Định nghĩa 1.2 Toán tử PM : H -> M xác định bởi X = PM X, V X e H gọi là phép chiếu trực giao từ H lên M.

Từ định lý và định nghĩa phép chiếu trực giao, dễ dàng kiểm tra được các tính chất sau [7]:

(1) PM( a x + ạ3y) = a PMx + pPMy; VX, y € H và a , p e R. Điều này suy ra toán tử PM là Ì toán tử tuyến tính.

(2) V X E H thì |x|| = ||PMx||2

+ | ( I - PM) x f2

vói ì là toán tử đồng nhất trên H. Tính chất này suy ra PM là toán tử tuyến tính liên tục.

(3) V X s H thì X viết dược dưới dạng duy nhất:

X = PMX + (ì - PM)x với PM X <E M và (ì - PM)x 6 M1 . (4) PMxn -> PMX <=> ||xn - x|| -> 0 khi n -» 00 (5) X 6 M <=> PMX = X (6)x e M1 cs> PMx = 0 (7)Nếu M1 £ M2 thì PM ] ( PM ỉ X) = PM [ X; V X s H. Đặc biệt PM 2 = PM

Chú ý 1.3 đặt Q = ì - PM thì Q chính là phép chiếu trực giao của H lên M1. 1.6.3.4. Kỳ vọng có điều kiện như phép chiếu trong không gian Hilbert L2

Giả sử F là ơ - trường con của C7Í, gọi Lp2 là không gian con các phần tử F - đo được của L2. Khi đó Lp2 = { X e L2: ơ (X) £ F}. Xác định toán tử

PFX = E(X/F)với v x s V

Đề tài NCKH cấp trường Mã số: NT 2007 - 02

(1) PF là toán tử tuyến tính trên L2

; (2) PF

2

= PF. Vì vậy, PF chính là phép chiếu trực giao từ L2 vào LF 2; (3) ì - Pp là trực giao vói Lị; (4) V Y e L2 , z e LF: <PpY, z > = < Y, PpZ >; (5) ||PFX||<||X|| và ||PF|| = 1 nếudim(Lp) >1. |p Y|| ở đây, ||PF li = súp IP .. . {YeL2 :Y*0 Ị |Y|

Chứng minh các kết quả này có thể tham khảo ở [35] •

Chú ý 1.4 Từ định lý trên, ta có E(X/ F) chính là phép chiếu trực giao của L2 vào

Lp2

nên theo định lý hình chiếu E(X/F) chính là ước lượng tốt nhất của X theo nghĩa E [ X - E ( X / F ) ]2

= i n f ỊE[X - Y ]2 : Y 6 L2

p}

1.6.3. 5. Phương trình dự đoán

Cho không gian Hilbert L2

, tập con đóng M c L2

và X e Ư, định lý hình chiếu

trong ư khẳng định tọn tại duy nhất X e M sao cho

l i - ||2

X - X là nhỏ nhất <=><X-X,Y>=0VYe M (1.18)

Phương trình (1.18) được gọi là phương trình dự đoán và phần tử X = PMX gọi là

dự đoán tốt nhất của X trong M. Nói cách khác, dự đoán tốt nhất của X trong M

chính là chiếu trực giao của X lên M. Từ định nghĩa phép chiếu trong L2

ta có ||x - x f = infj|x - z f = i n f E|x - z|2

(1.19) li li ZS=M" 11

ZsM 1 1

Điều này có nghĩa rằng X là dự báo trung bình bình phương tốt nhất của X trong M và đó chính là PM X và theo (1.19) cũng chính là E(X/M).

Dự báo tuyến tính tốt nhất

Nếu M = span|xk, XK e L2

,k e ì; ì c N} thì X = PMX được gọi là dự đoán tuyến tính tốt nhất của X theo các thành phần của |xk, Xk € ứ, k s ì}.

Đề tài NCKH cấp trường Mã số: NT 2007 - 02

Một phần của tài liệu Mô hình chuỗi thời gian dùng để dự báo biến động giá chứng khoán và áp dụng vào thị trường chứng khoán việt nam (Trang 27 - 30)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(83 trang)