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随机分析 IV · Girsanov、鞅表示与 Feynman–Kac

对标:Øksendal §8 / Shreve SCF-II §5 | 前置:sc-01–03、mt-03/04、pde2 线(Feynman–Kac 一节) 随机分析收官:三大定理各管金融数学的一根支柱——Girsanov(风险中性测度为何存在)、鞅表示(为何一切期权都能对冲)、Feynman–Kac(SDE 与 PDE 的官方词典)。本科 sde-03 的"风险中性定价"从操作口诀升格为定理体系。

1. Girsanov 定理:换测度 = 换漂移

动机:本科 sde-03 里"把 \(\mu\) 换成 \(r\)"是黑箱操作。真相:换一个概率测度,布朗运动的漂移就变了

定理(Girsanov) \(\theta_t\) 适应且满足 Novikov 条件 \(E\exp\big(\frac12\int_0^T\theta^2dt\big) < \infty\)。定义

\[ Z_T = \exp\Big(-\int_0^T\theta_s\,dB_s - \frac12\int_0^T\theta_s^2\,ds\Big), \qquad \frac{dQ}{dP} = Z_T \]

则在新测度 \(Q\) 下,\(\tilde B_t = B_t + \int_0^t\theta_s ds\) 是标准布朗运动。

【骨架】 三步:① \(Z_t\) 是指数鞅(Itô 公式验证 \(dZ = -\theta Z\,dB\),无漂移项——sc-01 §3 鞅③的推广;Novikov 保证真鞅而非仅局部鞅,\(EZ_T = 1\) 使 \(Q\) 是概率测度);② 计算 \(\tilde B\)\(Q\) 下的矩母函数:\(E^Q[e^{\lambda\tilde B_t}] = E^P[Z_t e^{\lambda\tilde B_t}]\)——两个指数合并配方(高斯配方术),得 \(e^{\lambda^2t/2}\);③ 独立增量同法逐段验证,Lévy 刻画(sc-01 §3)收尾。\(\blacksquare\)

读法测度变换是"漂移的橡皮擦"——\(P\) 下的 \(dX = \mu dt + \sigma dB\)\(Q\) 下可改写为 \(dX = r\,dt + \sigma d\tilde B\)(取 \(\theta = \frac{\mu - r}{\sigma}\)市场风险价格)。波动率 \(\sigma\) 换不掉(二次变差是路径性质,测度等价变换动不了它——sc-01 §2 的定理在此显出深意:你能改变对世界的概率评估,改不了路径的粗糙度)。\(Z\) 的形态即统计学的似然比——Girsanov 是连续时间的似然比变换(与渐近统计线的 LAN 理论遥相呼应)。

2. 鞅表示定理:对冲的存在性执照

定理 布朗过滤下的任何平方可积鞅 \(M_t\) 必可表示为

\[ M_t = M_0 + \int_0^t h_s\,dB_s \qquad (h \text{ 适应、唯一}) \]

【引用】(证明经由"指数鞅的线性组合在 \(L^2\) 中稠密",Øksendal §4.3。)

金融读法(完备性):期权到期收益的条件期望过程 \(V_t = E^Q[e^{-r(T-t)}\Phi(S_T)\mid\mathcal{F}_t]\)\(Q\)-鞅 ⇒ 必可写成对 \(d\tilde B\)(即对可交易资产 \(dS\))的积分——积分核 \(h\) 就是对冲头寸(Delta)。"任何期权都能动态复制"不是市场经验,是布朗过滤的数学性质;若价格由多源噪声驱动而可交易资产不足(不完备市场),表示定理失效、完美对冲不存在——模型的完备性 = 噪声源与资产数的匹配,一句话看穿一大类金融模型的分野。

定价三段论(本科 sde-03 的完整资格链):Girsanov 造 \(Q\)(漂移全成 \(r\))→ 鞅表示保证可对冲 → 无套利定价 \(V_0 = E^Q[e^{-rT}\Phi(S_T)]\)。Black–Scholes 公式 = 该期望对对数正态的显式积分。

3. Feynman–Kac:SDE ⇄ PDE 词典

定理(Feynman–Kac)\(u(t,x)\) 解终值问题

\[ u_t + \mu(x)u_x + \frac12\sigma^2(x)u_{xx} - r\,u = 0, \qquad u(T, x) = \Phi(x) \]

(系数良好、\(u\) 足够光滑),则

\[ u(t, x) = E\Big[e^{-r(T-t)}\,\Phi(X_T)\;\Big|\;X_t = x\Big], \qquad dX = \mu\,dt + \sigma\,dB \]

【证明】\(Y_s = e^{-r(s-t)}u(s, X_s)\) 用 Itô 公式:

\[ dY = e^{-r(s-t)}\Big[\underbrace{u_t + \mu u_x + \tfrac12\sigma^2u_{xx} - ru}_{=\,0\ (\text{PDE})}\Big]ds + e^{-r(s-t)}\sigma u_x\,dB \]

漂移被 PDE 精确消灭 ⇒ \(Y\) 是(局部)鞅;取期望(有界性/局部化论证后):\(u(t,x) = EY_t = EY_T = E[e^{-r(T-t)}\Phi(X_T)]\)\(\blacksquare\)

读法PDE 的解 = 沿扩散路径的期望——两个世界的官方翻译器:Black–Scholes 方程 ⇄ 风险中性期望(sde-03 两条定价路线原是一条);热方程 ⇄ 布朗运动期望(pde2 线/本科 pde-02 的"热核=转移密度"的定理版);数值上开出两条路——解 PDE(网格法)或模拟 SDE(Monte Carlo),维数低走 PDE、维数高走 MC 的行业分工由此定型。反向词典(生成元、Kolmogorov 前后向方程)与位势项推广同框【引用】。

4. 随机分析四页资产盘点

定理 一句话 金融支柱
二次变差(sc-01) 路径粗糙度 = \(t\),不可磨灭 已实现波动率
Itô 等距/积分(sc-02) \(L^2\) 等距延拓 对冲误差核算
Itô 公式/存在唯一(sc-03) 新链式法则 + Picard 模型的合法性
Girsanov / 鞅表示 / F–K(本页) 换漂移 / 可对冲 / SDE⇄PDE 定价三段论

5. 练习与要点

例 1(Girsanov 亲手换) GBM 在 \(P\)\(\mu = 0.1, r = 0.03, \sigma = 0.2\)\(\theta = 0.35\)\(Q\)\(dS = 0.03\,S\,dt + 0.2\,S\,d\tilde B\)——写出 \(Z_T\) 并验证 \(E^Q[S_T] = S_0e^{rT}\)(风险中性世界一切资产按 \(r\) 增值)。

例 2(F–K 反向使用) 用 F–K 表示解热方程 \(u_t = \frac12 u_{xx}\)(终值改初值、时间反向):\(u(t,x) = E[\varphi(x + B_t)]\) = 高斯卷积——热核公式(本科 pde-02)的三行概率证明。

例 3(完备性思辨) 加入随机波动率 \(d\sigma = \alpha\,dt + \beta\,dW\)(第二个布朗源):只交易股票与债券时鞅表示对二维过滤失效 ⇒ 波动率风险不可对冲 ⇒ 期权价格不唯一(区间定价)——Heston 模型要引入"波动率风险价格"参数的数学原因,也是 IV 曲面(本科 sde-03 §4)存在自由度的深层出处。\(\blacksquare\)


随机分析完卷。概率与分析线还剩现代 PDE 三页;统计与学习线(渐近统计、SLT、MDP)在侧栏等待。