Die Hartman-Watson-Verteilung ist eine absolutstetige Wahrscheinlichkeitsverteilung . Sie ist nach Philip Hartman und Geoffrey S. Watson benannt. Diese stießen auf die Verteilung bei der Untersuchung der Beziehung zwischen der brownschen Bewegung auf der
n
{\displaystyle n}
-Sphäre und der von-Mises-Verteilung .[ 1]
Wichtige Arbeiten, inklusive eine explizite Form der Dichte in Integraldarstellung, stammen von Marc Yor .[ 2]
Die Verteilung findet Anwendung in der Finanzmathematik bei der Berechnung von Preisen von asiatischen Optionen mit dem Black-Scholes-Modell .
Hartman-Watson-Verteilung
Definition
Die Hartman-Watson-Verteilungen sind die Wahrscheinlichkeitsverteilungen
(
μ μ -->
r
)
r
>
0
{\displaystyle (\mu _{r})_{r>0}}
, die folgende Beziehung zur Laplace-Transformation erfüllen
∫ ∫ -->
0
∞ ∞ -->
e
− − -->
u
2
t
/
2
μ μ -->
r
(
d
t
)
=
I
|
u
|
(
r
)
I
0
(
r
)
für
u
∈ ∈ -->
R
,
r
>
0
{\displaystyle \int _{0}^{\infty }e^{-u^{2}t/2}\mu _{r}(\mathrm {d} t)={\frac {I_{|u|}(r)}{I_{0}(r)}}\quad {\text{für}}\;\;u\in \mathbb {R} ,\;r>0}
,
wobei
I
ν ν -->
(
r
)
{\displaystyle I_{\nu }(r)}
die modifizierte Bessel-Funktion erster Gattung bezeichnet und wie folgt definiert ist
I
ν ν -->
(
t
)
:=
∑ ∑ -->
n
=
0
∞ ∞ -->
(
t
2
)
2
n
+
ν ν -->
Γ Γ -->
(
n
+
ν ν -->
+
1
)
n
!
.
{\displaystyle I_{\nu }(t):=\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {({\frac {t}{2}})^{2n+\nu }}{\Gamma (n+\nu +1)n!}}.}
Explizite Darstellung
Die unnormierte Dichte der Hartman-Watson-Verteilung ist
ϑ ϑ -->
(
r
,
t
)
:=
r
(
2
π π -->
3
t
)
1
/
2
e
π π -->
2
/
2
t
∫ ∫ -->
0
∞ ∞ -->
e
− − -->
x
2
/
2
t
− − -->
r
cosh
-->
(
x
)
sinh
-->
(
x
)
sin
-->
(
π π -->
x
t
)
d
x
{\displaystyle \vartheta (r,t):={\frac {r}{(2\pi ^{3}t)^{1/2}}}e^{\pi ^{2}/2t}\int _{0}^{\infty }e^{-x^{2}/2t-r\cosh(x)}\sinh(x)\sin \left({\frac {\pi x}{t}}\right)\mathrm {d} x}
für
r
>
0
,
t
>
0
{\displaystyle r>0,\;t>0}
.
Sie erfüllt die Gleichung
∫ ∫ -->
0
∞ ∞ -->
e
− − -->
u
2
t
/
2
ϑ ϑ -->
(
r
,
t
)
d
t
=
I
|
u
|
(
r
)
für
r
>
0.
{\displaystyle \int _{0}^{\infty }e^{-u^{2}t/2}\vartheta (r,t)\mathrm {d} t=I_{|u|}(r)\quad {\text{für}}\;\;r>0.}
Die Dichte der Hartman-Watson-Verteilung ist für
R
+
{\displaystyle \mathbb {R} _{+}}
definiert und gegeben durch
f
r
(
t
)
=
ϑ ϑ -->
(
r
,
t
)
I
0
(
t
)
für
r
>
0
,
t
≥ ≥ -->
0
{\displaystyle f_{r}(t)={\frac {\vartheta (r,t)}{I_{0}(t)}}\quad {\text{für}}\;\;r>0,\;t\geq 0}
oder ausgeschrieben
f
r
(
t
)
=
r
(
2
π π -->
3
t
)
1
/
2
exp
-->
(
π π -->
2
/
2
t
)
∫ ∫ -->
0
∞ ∞ -->
exp
-->
(
− − -->
x
2
/
2
t
− − -->
r
cosh
-->
(
x
)
)
sinh
-->
(
x
)
sin
-->
(
π π -->
x
t
)
d
x
∑ ∑ -->
n
=
0
∞ ∞ -->
2
− − -->
2
n
t
2
n
/
(
n
!
)
2
für
r
>
0
,
t
≥ ≥ -->
0
{\displaystyle f_{r}(t)={\frac {r}{(2\pi ^{3}t)^{1/2}}}{\frac {\exp \left(\pi ^{2}/2t\right)\int _{0}^{\infty }\exp \left(-x^{2}/2t-r\cosh(x)\right)\sinh(x)\sin \left({\frac {\pi x}{t}}\right)\mathrm {d} x}{\sum \limits _{n=0}^{\infty }2^{-2n}t^{2n}/(n!)^{2}}}\quad {\text{für}}\;\;r>0,\;t\geq 0}
.
Ein Satz von Yor über brownsche Exponentialfunktionale
Von Yor ([ 3] ) stammt nachfolgende Aussage über den Zusammenhang zwischen der unnormierten Hartman-Watson-Dichte
ϑ ϑ -->
(
r
,
t
)
{\displaystyle \vartheta (r,t)}
und brownschen Exponentialfunktionalen.
Sei
(
B
t
(
μ μ -->
)
)
t
≥ ≥ -->
0
:=
(
B
t
+
μ μ -->
t
)
t
≥ ≥ -->
0
{\displaystyle (B_{t}^{(\mu )})_{t\geq 0}:=(B_{t}+\mu t)_{t\geq 0}}
eine eindimensionale brownsche Bewegung mit Drift
μ μ -->
∈ ∈ -->
R
{\displaystyle \mu \in \mathbb {R} }
, die in
0
{\displaystyle 0}
beginnt, und
A
(
μ μ -->
)
=
(
A
t
μ μ -->
)
t
≥ ≥ -->
0
{\displaystyle A^{(\mu )}=(A_{t}^{\mu })_{t\geq 0}}
sei durch das Funktional
A
t
(
μ μ -->
)
=
∫ ∫ -->
0
t
exp
-->
(
2
B
s
(
μ μ -->
)
)
d
s
für
t
≥ ≥ -->
0
{\displaystyle A_{t}^{(\mu )}=\int _{0}^{t}\exp \left(2B_{s}^{(\mu )}\right)\mathrm {d} s\quad {\text{für}}\;\;t\geq 0}
definiert.
Dann ist die Verteilung von
(
A
t
(
μ μ -->
)
,
B
t
(
μ μ -->
)
)
{\displaystyle (A_{t}^{(\mu )},B_{t}^{(\mu )})}
für
t
>
0
{\displaystyle t>0}
durch
P
(
A
t
(
μ μ -->
)
∈ ∈ -->
d
u
,
B
t
(
μ μ -->
)
∈ ∈ -->
d
x
)
=
e
μ μ -->
x
− − -->
μ μ -->
2
t
/
2
exp
-->
(
− − -->
1
+
e
2
x
2
u
)
ϑ ϑ -->
(
e
x
/
u
,
t
)
1
u
d
u
d
x
{\displaystyle P\left(A_{t}^{(\mu )}\in \mathrm {d} u,B_{t}^{(\mu )}\in \mathrm {d} x\right)=e^{\mu x-\mu ^{2}t/2}\exp \left(-{\frac {1+e^{2x}}{2u}}\right)\vartheta (e^{x}/u,t){\frac {1}{u}}\mathrm {d} u\mathrm {d} x}
gegeben, wobei
u
>
0
{\displaystyle u>0}
und
x
∈ ∈ -->
R
{\displaystyle x\in \mathbb {R} }
.[ 4] [ A 1]
Einzelnachweise
↑ Philip Hartman und Geoffrey S. Watson: Normal" Distribution Functions on Spheres and the Modified Bessel Functions . In: Institute of Mathematical Statistics (Hrsg.): The Annals of Probability . Band 2 , Nr. 4 , 1974, S. 593 -- 607 , doi :10.1214/aop/1176996606 .
↑ Marc Yor: Loi de l'indice du lacet Brownien, et distribution de Hartman-Watson . In: Z. Wahrscheinlichkeitstheorie verw Gebiete . Band 53 , 1980, S. 71–95 , doi :10.1007/BF00531612 .
↑ Marc Yor: On Some Exponential Functionals of Brownian Motion . In: Advances in Applied Probability . Band 24 , Nr. 3 , 1992, S. 509–531 , doi :10.2307/1427477 .
↑ Hiroyuki Matsumoto und Marc Yor: Exponential functionals of Brownian motion, I: Probability laws at fixed time . In: Institute of Mathematical Statistics and Bernoulli Society (Hrsg.): Probability Surveys . Band 2 , 2005, S. 312 - 347 , doi :10.1214/154957805100000159 .
Bemerkungen
↑
P
(
X
∈ ∈ -->
d
x
,
Y
∈ ∈ -->
d
y
)
{\displaystyle P\left(X\in \mathrm {d} x,Y\in \mathrm {d} y\right)}
ist eine andere Schreibweise für ein Wahrscheinlichkeitsmaß
λ λ -->
(
d
x
,
d
y
)
{\displaystyle \lambda (dx,dy)}
.
Diskrete univariate Verteilungen
Kontinuierliche univariate Verteilungen
Multivariate Verteilungen