楼主: 能者818
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[量化金融] 随机时间博弈中的对称均衡 [推广有奖]

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-8 14:07:53
在任何支付对称子博弈完美均衡和任何θ∈ T,我认为Gθ(T)=Gθ(T)代表所有T∈ [θ,inf{t≥ θR[0,t]{L=F}(dGθ+dGθ)>0})a.s.证明。通过引理B.2,1{L6=F}(1- Gθj)dGθi=1{L6=F}(1)- Gθi)dGθj,i,j∈ {1,2},i6=j.关于区间[θ,inf{t≥ θR[0,t]{L=F}(dGθ+dGθ)>0},我们可以忽略1{L6=F},所以如果它是非空的,那么Gθi(θ)=Gθj(θ)和——只要Gθj(t)<1–dGθi(t)=φtdGθj(t)对于φt=1- Gθi(t)1- Gθj(t),φ=1。(B.14)通过重新排列(B.14),对于所有∈ [θ,在f{t≥ θR[0,t]{L=F}(dGθ+dGθ)>0或Gθj(t)=1},Gθi(t)=1-1.- Gθj(t)φt=Gθi(0)+Z(0,t]φsdGθj(s)<=> φt- 1=Gθj(t)φt- Gθj(0)-Z(0,t]φsdGθj(s)<=> φt- φ=Z(0,t]Gθj(s)-) dφs.最后一行是通过分段积分得到的,因为(φt)是有限变化的,对于t<inf{t,它是右连续的≥ θGθj(t)=1}。这意味着φt在gθjattains 1之前必须是常数。如果当l6=F时,Gθj在给定的区间上跳到1,那么(1- Gθi)Gθj=(1)- Gθj)Gθi=0,也就是说,Gθi也必须达到1,这就完成了证明。引理B.4。在任何支付对称子博弈完美均衡和任何θ∈ 我想是的{Gθ(θ)∨ Gθ(θ)>0},Fθ≤ max(Lθ,Mθ)和Vθ(·)=Vθ(·)≤ Gθj(θ)max(Fθ,Mθ)+1.- Gθj(θ)对于j=1,2,a.s.证明。让我,j∈ {1,2},i6=j.注意Gθi(θ)=Gθi(θ)并回忆Gθi(^τθ)=1表示^τθ=inf{t≥ θ|αθi(t)+αθj(t)>0}。均衡收益必须至少来自于满足Gθa(t)的可行策略(Gθa,αθi)≡ 1代表t≥ 也就是Vθi(Gθa,αθi,Gθj,αθj)=Gθj(θ)Mθ+(1)- Gθj(θ))Lθon{θ<^τθ}。另一个可行的策略是由Gθb(t)=1{Gθi(θ)<1}(Gθi(t)给出的(Gθb,αθi)- Gθi(θ))(1- Gθi(θ)-t的1+1{Gθi(θ)=1}≥ 仍然与(G^τθi,α^τθi)保持令人满意的一致性。

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可人4 在职认证  发表于 2022-5-8 14:07:56
到(公元前11年)那时Gθi,αθi,Gθj,αθj= Gθi(θ)VθiGθa,αθi,Gθj,αθj+1.- Gθi(θ)VθiGθb,αθi,Gθj,αθj, (B.15)所以Gθi(θ)>0意味着Vθi(Gθi,αθi,Gθj,αθj)=Vθi(Gθa,αθi,Gθj,αθj)≥ Vθi(Gθb,αθi,Gθj,αθj),即特别平衡支付等于Gθj(θ)Mθ+(1- Gθj(θ))Lθon{θ<^τθ}。进一步考虑n的可行策略(Gθn,αθi)∈ N\\{1,2}满足GθN(t)=1{t≥(θ+n)-1)∧^τθ}.然后limn→∞E[1AVθi(Gθn,αθi,Gθj,αθj)]=E[1A(Gθj(θ)Fθ+(1)- Gθj(θ))Lθ]对于任何A∈ Fθ与A {θ < ^τθ}. 事实上,通过L和Gθj的右连续性,我们在定义2.5的期望值内有点态收敛,我们可以通过(D)类的L和Rf dGθjare(后者通过引理A.2)达到期望值的极限。由于限值不能超过[1AVθi(Gθi,αθi,Gθj,αθj)],因此选择A={θ<θτ}∩ {Gθi(θ)Gθj(θ)(Fθ- Mθ)>0}表明这一定是概率为零。因此,Mθ≥ Fθon{θ<^τθ}∩ {Gθ(θ)∧ Gθ(θ)>0},所以这两种说法都成立。关于{θ<^τθ}∩ {Gθ(θ)∨ Gθ(θ)>Gθ(θ)∧ 由于引理B.2,Gθ(θ)=0},Lθ=Fθ,这意味着他们声称的不平等,当Gθi(θ)>0,否则Vθj(·)=Lθ。考虑{θ=^τθ}是必要的。假设θ=inf{t≥ θ|αθj(t)>0},soGθj(θ)=1。然后很容易从定义C.1检查Vθi(Gθi,αθi,Gθj,αθj)=λθL,iLθ+λθL,jFθ+λθMMθ的值是(1)的凸组合-αθj(θ))Lθ+αθj(θ)Mθ和Fθ,它们分别是。参与者i的收益来自可行策略(Gθ,α∞) 和(G)∞, α∞), 式中gθ(t)=1{t≥θ}和α∞(t) =G∞(t) =1{t≥∞}, 当与给定的(Gθj,αθj)对抗时。因此,在{Fθ>max(Mθ,Lθ)}上,我们需要有Vθi(·)=Fθ,因此λθL,j=1,这意味着Vθj(·)=Lθ,与支付对称性相矛盾。因此,第一项索赔必须成立。至于第二个,假设Gθj(θ)=1,假设Vθi(·)>max(Fθ,Mθ),那么λθL,i>0,Lθ>Fθ。

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能者818 在职认证  发表于 2022-5-8 14:07:59
具体地说,我们现在有Vθi(·)=(1)- αθj(θ))Lθ+αθj(θ)Mθ>Fθ,这实际上只有在λθL,j=0时才可能。然而,这将再次与Payoff对称性相矛盾。仍然假设θ=inf{t≥ θ|αθj(t)>0},仍需验证第二个i代替j和Gθi(θ)<1,从那里θ<inf{t≥ θ|αθi(t)>0}。然后由引理B.2得出Lθ=Fθ,如果Vθi(·)=Fθ,则该主张成立。否则,Vθi(·)=(1- αθj(θ))Lθ+αθj(θ)Mθ>Fθ,因此λθL,j=0,根据定义C.1,这将与Gθi(θ)<1明显矛盾。命题8.1的证明。假设((Gθ,αθ);θ ∈ (Gθ,αθ);θ ∈ T)是一个支付对称的子博弈完美等式,并且fix anyθ∈ T和我,j∈ {1,2},i6=j。证明建立在两个观察的基础上。首先,对于任何停止时间τ≥ θ,策略(Gτi,ατi)在从θ,soVθi开始的子博弈中也是可行的Gθi,αθi,Gθj,αθj≥ VθiGτi,ατi,Gθj,αθj. (B.16)尤其是在定义C.1中的最后一种情况下,当θ=inf{t≥ θ|αθi(t)>0}=inf{t≥ θ|αθj(t)>0},但αθi(θ)=αθj(θ)=0,然后简单地Vθi(·)=λL,iLθ+(1)- λL,i)Fθ。第二,如果τ≤ ^τθ,然后vθiGτi,ατi,Gθj,αθj= EZ[0,τ)F dGθj+1.- Gθj(τ)-)VτiGτi,ατi,Gτj,ατjFθ(B.17)时间一致性;参见(B.11)。证明策略是确定停车时间τ≤ inf{t≥θGθi(t)∨ Gθj(t)≥ 1} 因此(B.16)具有约束力,(B.17)也适用于L∧ F代替F,并且,当传递到极限时,也是Lτ∧ Fτ代替Vτi(·)。然后是命题8的两种主张。1遵循引理3.1。的确,那么(B.17)的右边就等于球员j的(!)当与Gθagiven byGθa(t)=1{t时,Gθj代表的标准混合策略的报酬≥τ} ,当L、F和M被L取代时∧ 因为那时Sθj(t)变成了∧τ∧ 英尺∧τ表示所有t≥ θ.为了建立Vθi(·)的理想表达,我们首先证明(B.16)结合ifGθi(τ-) ≤ 1.-εa.s.对于某些ε∈ (0, 1).

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可人4 在职认证  发表于 2022-5-8 14:08:03
S uppose后者保持并设置λ=(1-ε)-1.∈ (1, ∞).然后定义Gθaby Gθa(t)=t的λGθi(t)∈ [0,τ)和Gθa(t)=λGθi(τ)-)+ (1-λGθi(τ)-))(Gθi(t)-Gθi(τ)-)). 这意味着Gθi(t)=1=> Gθa(t)=1代表所有t∈ [0, ∞], SO(Gθa,αθi)在θ是可行的,它通过构造满足(Gτi,ατi)的时间一致性。因此,我们也可以将(B.11)应用于Gθain代替Gθi,以确定Vθi(Gθa,αθi,Gθj,αθj)=λVθi(Gθi,αθi,Gθj,αθj)-(λ - 1) Vθi(Gτi,ατi,Gθj,αθj),因此,如果(B.16)严格要求正概率,这将与(Gθi,αθi)的最优性相矛盾。因此,对于τG,θi(x)=inf{t≥ θGθi(t)>x}对于任何x∈ [0,1)和类似地,对于j,(B.16)对于每个停止时间τn:=τG,θi结合1.- N-1.∧ τG,θj1.- N-1.∧ τ,n∈ N、 其中τ:=inf{t≥ θR[0,t]{F≥五十} (dGθi+dGθj)>0}。此外,τn≤ inf{t≥ θGθi(t)∨Gθj(t)≥ 1} ≤ ^τθ,使(B.17)适用,也适用于L∧ 通过定义“τ”代替F。后者仍然适用于单调极限τ∞:= 画→∞τn≤ τ,但(B.16)不一定再具有约束力。因此,我们需要证明E[Vθi(Gθi,αθi,Gθj,αθj)]=E[Vθi(G′τ∞i、 α′τ∞i、 Gθj,αθj)],分别。,由于(B.16)对每个τn都有约束力,我们可以通过适当的延拓效应将其传递到(B.17)中未预测的极限。积分收敛为n→ ∞, 也在期待中,因为它属于Lemma的(D)类。2.

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-8 14:08:06
关于延拓支付,我们首先认为{Vτni(·);n∈ N} 是一致可积的。定义为2.5,以及λθL,i,λθL,j,λθM∈ [0, (1 - Gθi(^τθ)-))(1 - Gθj(^τθ)-)]  [0, 1],VθiGθi,αθi,Gθj,αθj≤ EZ[0,∞)|L|dGθi+Z[0,∞)|F | dGθj+Z[0,∞)|M | dGθi+|L^τθ|+|F^τθ+|M^τθ|Fθ.用G应用引理3.1∞由G给出∞(t) =1{t≥∞}代替Gθj(Sθi(t)=L(t)表示所有t∈ R+)和| L |代替L表示E[R[0,∞)|L|dGθi|Fθ]≤ ess supτ≥ θE[|Lτ| Fθ]。后者是|L |的斯奈尔包络的值,表示为U |L |,它本身由Doob Meyer分解的一致可积鞅M | L |所限定;参见第3.1节。以类似的方式处理其他积分和剩余项,因此VθiGθi,αθi,Gθj,αθj≤ 2.M | L |(θ)+M |F(θ)+M | M(θ).这对任何人都适用∈ T和相应子对策的可行策略,族{2(M | L |(\'τn)+M | F |(\'τn)+M | M |(\'τn));n∈ N} 是{V|τni(·)| N的一致可积界∈N} 。现在,关于收敛性,首先要注意当Gθj(θτ∞-) = 1,那么dGθjonly电荷{F<L},so也就是Gθi(\')τ∞-) = 引理B.3,反之亦然。因此,关于{Gθi(\')τ∞-) =1} ={Gθj(\'τ)∞-) = 1}, (1-Gθj(?τn)-))V′τni(·)→ 引理A.6的期望值为0。剩余集为{Gθi(\')τ∞-) ∨ Gθj(θτ)∞-) < 1} = {N∈ N:\'τN=\'τ},所以V\'τni(·)→ V′τi(·)=V′τ∞当n→ ∞, 我们可以通过一致可积性达到期望的极限。很容易证明{Gθi(\')τ∞-) ∨ Gθj(θτ)∞-) < 1} ,极限持续时间V′τ∞i(·)=V′τi(·)等于L′τ∧ F′τ。我们将应用引理3中的最优性条件。1在τ处,但在一个变量中,每x相等∈ [0,1)(事实上独立于Payoff对称,F∧ L≥ M、 以及开始日期)。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-8 14:08:09
因此,考虑任意τ∈ T,由Gτi、Gτj和定义Sτi(T)表示的标准混合策略:=max(Sτi(T),Sτi(T+)∈ R+,意味着“Sτi(t)≥\'Sτi(t+)=Sτi(t+);进一步设置“Sτi”(∞) := Sτi(∞). 用Zτi代替θ表示(3.3)的右侧,它认为E[Sτi(τ′)|Fτ]≤ Zτiforevery停止时间τ′≥ τ,等于a.e.x∈ [0,1)如果τ′=τG,τi(x),作为Vτi(·)=Zτiin平衡。保持Zτi固定,我们现在证明,即使每个x等于f,对于‘Sτi,同样的条件成立∈ [0,1)。因此,考虑任意停止时间τ′≥ τ与勒塔∈ Fτ′是事件{Sτi(τ′+)>Sτi(τ′)}={Gτj(τ′(Fτ′)- Mτ′)>0}由L和Gτj的右连续体表示,且停止时间为τ′+1An-1对于任何n∈ N(参见引理A.3)然后是sτi(τ′+1An)-1) →\'Sτi(τ′)a.S.作为n→ ∞. 此外,对于任何B∈ Fτ,E[1BSτi(τ′+1An-1)] ≤E[1BZτi]通过迭代期望,我们可以将其作为(D)类的Sτii传递到极限。选择B={E[\'Sτi(τ′)|Fτ]>Zτi}表明该事件的概率必须为零。特别是每x∈ [0,1)现在E[Sτi(τG,τi(x))|Fτ]≤ E[\'Sτi(τG,τi(x))| Fτ]≤ Zτi,对于a.e.x,始终相等。现在fix any x∈ [0,1),每n∈ N然后xn∈(x+(1-x) (n+1)-1,x+(1-x) n-1] 使E[\'Sτi(τG,τi(xn))|Fτ]=Zτi。通过τG,τi(·),τG,τi(xn)τG,τi(x)a.S.的单调性和右连续性,τG,τi(xn),τi(x)a.S,\'Sτi(·)是从右到类(D)的上半连续,因此E[\'Sτi(τG,τi(x))]≥ 画→∞E[\'Sτi(τG,τi(xn))]=E[Zτi]。这意味着Sτi(τG,τi(x))=Sτi(τG,τi(x))a.S.对于a.e.x∈ [0,1),因此引理3.1的证明也表明了E[RSτidGτi | Fτ]=E[R\'SτidGτi | Fτ]。这表明E[\'Sτi(τG,τi(x))|Fτ]≤ Zτ也必须是a.s.绑定。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-8 14:08:13
注意,当Sτi(t+)=Sτi(t)+Gτj(t)(Ft)- Mt),假设F≥ M表示简单的¨Sτi(t)=Sτi(t+)=R[0,t]F dGτj+(1- Gτj(t))对于所有t∈ R+。现在,为了刻画Vτi(·),请注意,在从τ开始的子博弈中,时间一致性包括τ=τG,τi(0)∧ τG,τj(0),所以a.s.\'s\'τi(\'τ)=Z\'τior\'s\'τj(\'τ)=Z\'τias之前争论过,thusV\'τi(·)=G\'τj(\'τ)F\'\'τ+(1)- G′τj(′τ))L′τ或V′τj(·)=G′τi(′τ)F′τ+(1)- G′τi(′τ))L′τ。通过右连续性,F′τ≥ 这必须由引理B.4和假设L结合≥ 当伯格τi(?)τ>0或Gτj(?)τ>0时,我们必须用Vτi(·)=Vτj(·)=Lτ≤ F′τ。这就完成了证明。注意引理B.4和假设L≥ M、 我们也可以在表格i中说明结果Gθi,αθi,Gθj,αθj≤ Gθj(θ)Fθ+1.- Gθj(θ)UL∧F(θ)≤ UL∧F(θ)。B.3定理8.2命题8.1的证明和证明表明,在任何支付对称子对策完美等式中,在任何θ∈ 你最多也不会Gθj(θ)Fθ+1.- Gθj(θ)ess supτ∈T:τ≥θELτ∧ FτFθ≤ UL∧F(θ),实际上只考虑停止时间τ≤ inf{t≥ θGθi(t)∨ Gθj(t)=1}。然而,当∧F(θ)和Gθj(θ)<1,然后θ<inf{t≥ θ|αθj(t)>0}和玩家i的值Vθi(·)至少为Gθj(θ)Fθ+(1)- Gθj(θ))Lθ通过考虑停车时间θ+n-1和n→ ∞ 类似于引理B.4的证明;矛盾。因此,fixingθand letτn=inf{t≥ θLt- UL∧F(t)≥ N-1} 每n∈ N、 Gτnj(τN)=1 asLτN>UL∧{τn<∞} 根据假设2.1(iii)(参考第3.1节)的权利连续性。时间一致性也意味着Gθj(τn)=1,因此,对于某些j,与τnτ(θ)一样,Gθj(τ(θ))=1∈ {1, 2}. 连续值实际上由U(L)限定∧F)τ(θ)≤ UL∧F.这个参数当然是迭代的,导致停止时间(τn(θ))和斯内伦斜率(U(L))的序列减少∧F)τn(θ))n,因为引入了越来越严格的约束。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-8 14:08:16
停车时间的递减顺序以θ为界,因此限制∧τ(θ)=limn→∞τn(θ)存在,也是一个停止时间。有一个最佳的停止时间,特别是达到U(L)是很方便的∧F)τn(θ)。它们的存在是因为每个过程(L∧ F)τn(θ)显然是右连续的,属于(D)类,但在假设2.1(iii)下也是上半连续的。这些最佳停止时间简化了论证,以证明∧τ(θ)≤ inf{t≥ θLt>U(L∧F)τ(θ)(t)}。考虑任意停止时间σ∈ [θ,θτ(θ)],以及每n∈ N、 让我们≤ τn(θ)是达到U(L)的停止时间∧F)τn(θ)(σ)=E[(L)∧ F)σn | Fσ],其中我们可以假设σn≥ σn+1因为∧ F)σn+1 | Fσn∧σn+1]≤ (L)∧ F)σn∧σn+1通过σ与σn+1的最优性≤ τn+1(θ)≤ τn(θ)。因此,单调序列(σn)na。s、 收敛到极限停止时间σ∞≤ ~τ (θ).因此,作为Lσ≤ E[(L)∧ F)σn |σ]a.s.{σ<τ(θ)}上的每n∈ N、 和as(L)∧ F)属于(D)类,E[1ALσ]≤ E[1A(L)∧ F)σ∞] 对于每个A∈ Fσ是{σ<τ(θ)}的子集。选择A={Lσ>E[(L∧ F)σ∞| Fσ]}∩ {σ<~τ(θ)}则表明其概率为零。I n p,因此Lσ≤ E[(L)∧ F)σ∞| Fσ]≤ U(L)∧F){σ<τ(θ)}。现在让我们来看看τn=inf{t≥ θL(t)- U(L)∧F)τ(θ)(t)≥ N-1} ∧ 每n的τ(θ)∈ N.通过右连续性,然后LτN>U(L∧F){τn<τ(θ)}∈ 这表明≥ θL(t)>U(L)∧F)~τ(θ)(t)}∧ §τ(θ)=τ(θ)a.s.根据需要,分别。书信电报≤ U(L)∧F)对于所有t∈ [θ,θτ(θ))a.s.θτ(θ)在这方面通过构造是最大的:每当我们有另一个^τ时≥ θ≤ U(L)∧F)^τ在[θ,^τ]上,然后≤ τ(θ)a.s.,因为U(L∧F)^τ≤ UL∧F.苏(L)∧F)^τ≤ U(L)∧F)τ(θ),并通过迭代≤ τn(θ)表示所有n∈ N.让我们来说明一些更富规律性的性质。首先,τ(θ)=inf{t≥ ττ(θ)|Lt>Ft}a.s。

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能者818 在职认证  发表于 2022-5-8 14:08:21
(B.18)因此L)τ(θ)≥ 通过右连续性,因为否则我们会得到L=L∧ F≤U(L)∧F)所有n的τn(θ)∈ Nbeweenτ(θ)和右侧的停止时间。第二,对任何人来说∈ T,θτ(θ′)=θτ(θ)在{θ′上∈ [θ,θτ(θ)]a.s.(B.19)通过构造。因此,θτ(θ)在θ中是单调的,θτ(θ)=limn→∞θτ(θn)a.s.(B.20)对于任何顺序的停止时间θnθ。实际上,用τ表示右手边的m on otone极限∞≥ θτ(θ),然后是θn∨ τ∞∈ [θn,θτ(θn)]=> ~τ (τ∞) ≤ ττ(θn)∨ τ∞) = 所有n的ττ(θn)∈ N、 soτ∞= ~τ(τ∞) a、 s.然后也是τ∞≤ ττ(θn)必须结合在{θn上≤ τ∞} 为了埃弗林∈ N、 意味着∧τ(θN)∧ τ∞) = τ∞因此≤ U(L)∧F)τ∞(t) 尽管如此,t∈ [θn∧ τ∞, τ∞)a、 后者则代表所有n∈ N、 也就是说,这个不等式将a.s.保持在(θ,τ)上∞) 在{θon<τ上也有byright连续性∞}. 根据这个性质,τ(θ)r的最大值现在意味着τ∞≥ ■τ(θ)不能严格要求正概率。接下来,用Lt定义流程L:=Ltt<τ(θ)Fτ(θ)t≥ ττ(θ)(B.21)与斯奈尔包络线U从Lττ(θ)着陆其补偿器D@L≥ Fτ(θ)和L≤ U(L)∧F)θτ(θ)在[θ,θτ(θ)),我们看到∧ F)τ(θ)≤~L≤ U(L)∧F)τ(θ)≤ θLon[θ,∞ ]. 由于斯奈尔包络是支配支付过程的最小上乘函数,最后一个不等式实际上是绑定的,因此DL=D(L∧F)θτ(θ)在[θ,∞]. 通过这个观察我们得到,∞]{L>F}dD@L=X[θ,∞]DL=0a.s.(B.22)的确,路径规则性∧ F)之前验证的τ(θ)意味着D(L)的连续性∧F)τ(θ),和(3.6)适用于(L)∧F)用U(L)代替L∧F)τ(θ)≥ L关于[θ,θτ(θ))和D(L∧F))τ(θ)=D)Lyields0=Z[0,∞]U(L)∧F)τ(θ)- (L)∧ F)τ(θ)dDL≥Z[θ,θτ(θ))L- (L)∧ F)dD!L=Z[θ,!τ(θ)){L>F}L- FdDL≥ 0,必须始终保持相等。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-8 14:08:24
此外,DL=D(L∧F)τ(θ)是右连续体,并且从τ(θ)开始流动,因此它不充电[θτ(θ),∞].现在我们可以定义均衡策略((Gθ,θαθ);θ ∈ T)和((Gθ,θαθ);θ ∈ T)如下所示。选择我,j∈ {1,2},i6=j,然后为每个θ定义Gθi,Gθj∈ 如理论所示。1,其中τθ=θτ(θ)。~aθi,~aθj将在稍后定义,因为我们需要仔细构造。家庭(Gθi;θi)∈ T)通过(B.19)满足定理5.3中的时间一致性条件;此外,考虑到τθ=θτ(θ)和假设F≥ M、 ~Lτθ来自理论5。对于任何固定的θ,1与(B.21)中的L相同。因此,由假设τθ确定的正则性条件forDτθL=D≤ inf{t≥ | 定理5.1(没有其他作用)中的Lt>Ft}现在由(B.22):连续性和Lτθi=Fτθ离子{τθi<τθ};后者现在跟在r{F后面≤五十} dD~L=R{F=L}dD~L(和L的右连续性)- F)。鉴于现在有更多的Fτθi≥ Mτθion{τθi<τθi}通过假设成立,这意味着如果我们实现连续平衡,则可以应用定理7.3的p屋顶(≥ 对于任何θ∈ T来自时间一致、可行的族(~aθi;θ∈ θj;θ∈ T)。然后,这将导致均衡收益UL(θ)=U(L∧F)任意位置的θτ(θ)(θ)∈ T我们需要以可测量的方式,在所有的随机区间[θ,θτ(θ))上,抑制命题7.1给出的αθi,αθjas∈ T,同时确保它们仍能在每个τ(θ)处产生适当的平衡收益。因此,从(可选)设置A=Sq开始∈Q+[Q,)τ(Q))。然后近似任何给定的θ∈ 通过递减序列(θn)n从上方∈N、 式中θN=2-N2nθ+1 ∈ T任何θ只包含{k2]中的值-NK∈因此[θN,θτ(θN))=Pk∈N[k2-n、 ■τ(k2)-n) )1{n=k2-n} a.s.,wh ich表示[θn,θτ(θn))属于一个up-to-aP-nu llset。

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