6.7. Propriedades da integral de Itô

Vamos ver, aqui, algumas propriedades importantes da integral de Itô. No que se segue, vamos considerar a integral de Itô em relação a um processo de Wiener {Wt}t≥0,\{W_t\}_{t \geq 0}, de um processo {Ht}t≥0\{H_t\}_{t \geq 0} adaptado ao processo de Wiener e com caminhos amostrais quase certamente contínuos.

Para simplificar a notação, dada uma partição t0<t1<…<tn,t_0 < t_1 < \ldots < t_n, escrevemos

ΔWj=Wtj−Wtj−1,j=1,…,n. \Delta W_j = W_{t_j} - W_{t_{j-1}}, \qquad j = 1, \ldots, n.

Valor esperado das integrais de Itô

Como vimos antes, temos, para as somas de Riemann,

E[∑j=1nHtj−1ΔWj]=∑j=1nE[Htj−1ΔWj] \mathbb{E}\left[\sum_{j=1}^n H_{t_{j-1}}\Delta W_j\right] = \sum_{j=1}^n \mathbb{E}\left[H_{t_{j-1}}\Delta W_j\right]

Pela hipótese de {Ht}t\{H_t\}_t ser não antecipativo, temos Htj−1H_{t_{j-1}} independente de Δj=Wtj−Wtj−1,\Delta_j = W_{t_j} - W_{t_{j-1}}, de modo que

E[∑j=1nHtj−1ΔWj]=∑j=1nE[Htj−1]E[ΔWj]. \mathbb{E}\left[\sum_{j=1}^n H_{t_{j-1}}\Delta W_j\right] = \sum_{j=1}^n \mathbb{E}\left[H_{t_{j-1}}\right]\mathbb{E}\left[\Delta W_j\right].

Como um processo de Wiener tem valor esperado nulo, segue que E[ΔWj]=0,\mathbb{E}\left[\Delta W_j\right] = 0, de maneira que

E[∑j=1nHtj−1ΔWj]=0. \mathbb{E}\left[\sum_{j=1}^n H_{t_{j-1}}\Delta W_j\right] = 0.

No limite, obtemos que a integral de Itô de um processo não antecipativo tem valor esperado nulo:

E[∫0THt dWt]=0. \mathbb{E}\left[\int_0^T H_t \;\mathrm{d}W_t\right] = 0.

Linearidade

Primeiramente, observe que a integral de Itô é homogênea. Ou seja, sendo λ\lambda constante, vale a relação,

∫0TλHt dWt=λ∫0THt dWt. \int_0^T \lambda H_t \;\mathrm{d}W_t = \lambda \int_0^T H_t \;\mathrm{d}W_t.

Isso segue diretamente da homogeneidade das somas parciais e da homogeneidade do limite:

∫0TλHt dWt=lim⁡∑j=1nλHtj−1ΔWj=lim⁡∑j=1nHtj−1ΔWj=λlim⁡∑j=1nHtj−1ΔWj=λ∫0THt dWt. \begin{align*} \int_0^T \lambda H_t \;\mathrm{d}W_t & = \lim \sum_{j=1}^n \lambda H_{t_{j-1}}\Delta W_j \\ & = \lim \sum_{j=1}^n H_{t_{j-1}}\Delta W_j \\ & = \lambda \lim \sum_{j=1}^n H_{t_{j-1}}\Delta W_j \\ & = \lambda \int_0^T H_t \;\mathrm{d}W_t. \end{align*}

Essa relação ainda é válidade no caso de uma variável aleatória Λ=Λ(ω)\Lambda=\Lambda(\omega) independente do processo de Wiener. Só precisa ser constante em t.t. Nesse caso,

∫0TΛHt dWt=Λ∫0THt dWt. \int_0^T \Lambda H_t \;\mathrm{d}W_t = \Lambda \int_0^T H_t \;\mathrm{d}W_t.

Da mesma forma, a integral de Itô é aditiva, i.e.se {Gt}t≥0\{G_t\}_{t\geq 0} e {Ht}t≥0\{H_t\}_{t\geq 0} são dois processos não antecipativos, então

∫0T(Gt+Ht) dWt=∫0TGt dWt+∫0THt dWt. \int_0^T \left(G_t + H_t\right)\;\mathrm{d}W_t = \int_0^T G_t \;\mathrm{d}W_t + \int_0^T H_t \;\mathrm{d}W_t.

Isso segue da aditividade das somas parciais e da aditividade do limite.

Essas duas propriedades são equivalente à linearidade, de modo que, se {Gt}t≥0\{G_t\}_{t\geq 0} e {Ht}t≥0\{H_t\}_{t\geq 0} são dois processos não antecipativos e μ\mu e λ\lambda são constantes, então

∫0T(μGt+λHt) dWt=μ∫0TGt dWt+λ∫0THt dWt. \int_0^T \left(\mu G_t + \lambda H_t\right)\;\mathrm{d}W_t = \mu \int_0^T G_t \;\mathrm{d}W_t + \lambda \int_0^T H_t \;\mathrm{d}W_t.

Isometria de Itô

Calculemos, agora, o momento de ordem dois das somas de Riemann associadas à integral de Itô. Como visto antes,

E[(∑j=1nHtj−1ΔWj)2]=E[(∑i=1nHti−1ΔWi)(∑j=1nHtj−1ΔWj)]=∑i,j=1nE[Hti−1Htj−1ΔWiΔWj]=2∑i<jE[Hti−1Htj−1ΔWiΔWj]+∑jE[Htj−12ΔWj2] \begin{align*} \mathbb{E}\left[\left(\sum_{j=1}^n H_{t_{j-1}}\Delta W_j\right)^2\right] & = \mathbb{E}\left[\left(\sum_{i=1}^n H_{t_{i-1}}\Delta W_i\right)\left(\sum_{j=1}^n H_{t_{j-1}}\Delta W_j\right)\right] \\ & = \sum_{i,j=1}^n\mathbb{E}\left[H_{t_{i-1}}H_{t_{j-1}}\Delta W_i\Delta W_j\right] \\ & = 2 \sum_{i < j} \mathbb{E}\left[H_{t_{i-1}}H_{t_{j-1}}\Delta W_i\Delta W_j\right] + \sum_j \mathbb{E}\left[H_{t_{j-1}}^2\Delta W_j^2\right] \end{align*}

Pela hipótese de {Ht}t\{H_t\}_t ser não antecipativo e com i<j,i < j, temos Hti−1,H_{t_{i-1}}, Htj−1H_{t_{j-1}} e ΔWi\Delta W_i independente de ΔWj,\Delta W_j, de modo que

E[(∑j=1nHtj−1ΔWj)2]=2∑i<jE[Hti−1Htj−1ΔWi]E[ΔWj]+∑jE[Htj−12]E[ΔWj2] \begin{align*} \mathbb{E}\left[\left(\sum_{j=1}^n H_{t_{j-1}}\Delta W_j\right)^2\right] & = 2 \sum_{i < j} \mathbb{E}\left[H_{t_{i-1}}H_{t_{j-1}}\Delta W_i\right]\mathbb{E}\left[\Delta W_j\right] + \sum_j \mathbb{E}\left[H_{t_{j-1}}^2\right] \mathbb{E}\left[\Delta W_j^2\right] \end{align*}

Como

E[ΔWj]=0,E[ΔWj2]=tj−tj−1, \mathbb{E}\left[\Delta W_j\right] = 0, \qquad \mathbb{E}\left[\Delta W_j^2\right] = t_j - t_{j-1},

temos

E[(∑j=1nHtj−1ΔWj)2]=∑jE[Htj−12](tj−tj−1)=E[∑jHtj−12(tj−tj−1)]. \mathbb{E}\left[\left(\sum_{j=1}^n H_{t_{j-1}}\Delta W_j\right)^2\right] = \sum_j \mathbb{E}\left[H_{t_{j-1}}^2\right] (t_j - t_{j-1}) = \mathbb{E}\left[\sum_j H_{t_{j-1}}^2 (t_j - t_{j-1})\right].

No limite quando a malha é refinada, o somatório no lado direito converge para uma integral de Riemann do processo {Ht2}t,\{H_t^2\}_t, nos dando a seguinte identidade, conhecida como isometria de Itô:

E[(∫0THt dWt)2]=E[∫0THt2 dt]. \mathbb{E}\left[ \left( \int_0^T H_t \;\mathrm{d}W_t\right)^2\right] = \mathbb{E}\left[ \int_0^T H_t^2 \;\mathrm{d}t\right].

Isometria com dois processos

Estendendo a propriedade de isometria para dois processos não antecipativos {Gt}t≥0\{G_t\}_{t\geq 0} e {Ht}t≥0,\{H_t\}_{t\geq 0}, usando que ab=12((a+b)2−a2−b2)ab = \frac{1}{2}((a + b)^2 - a^2 - b^2) e aplicando a isometria a cada termo, obtemos

E[(∫0TGt dWt)(∫0THt dWt)]=E[∫0TGtHt dt]. \mathbb{E}\left[ \left( \int_0^T G_t \;\mathrm{d}W_t\right)\left( \int_0^T H_t \;\mathrm{d}W_t\right)\right] = \mathbb{E}\left[ \int_0^T G_t H_t \;\mathrm{d}t\right].

Relação com a definição via dualidade

Na Seção 6.3. Integrais via dualidade, definimos a integral de uma função determinística g=g(t)g=g(t) continuamente diferenciável em relação a um processo estocástico como um processo de Wiener, cujos caminhos amostrais são quase certamente contínuos, através da dualidade

∫0Tg(t) dWt=g(T)WT−g(0)W0−∫0tg′(t)Wt dt. \int_0^T g(t)\;\mathrm{d}W_t = g(T)W_T - g(0)W_0 - \int_0^t g'(t)W_t \;\mathrm{d}t.

Por outro lado, podemos considerar g(t)g(t) como um processo estocástico Ht=g(t)H_t = g(t) e interpretar a integral como uma integral de Itô. Sendo Ht=g(t)H_t = g(t) determinístico, segue que {Ht}t≥0\{H_t\}_{t\geq 0} é não antecipativo. Assim, como integral de Itô, temos

∫0Tg(t) dWt=lim⁡max⁡j{tj−tj−1}→0∑j=1ng(tj−1)(Wtj−Wtj−1). \int_0^T g(t)\;\mathrm{d}W_t = \lim_{\max_j\{t_j - t_{j-1}\} \rightarrow 0} \sum_{j=1}^n g(t_{j-1}) (W_{t_j} - W_{t_{j-1}}).

Agora, observe que, para cada malha,

∑j=1ng(tj−1)(Wtj−Wtj−1)=∑j=1ng(tj−1)Wtj−∑j=0n−1g(tj)Wtj=g(tn−1)Wtn−g(0)W0−∑j=1n−1Wtj(g(tj)−g(tj−1))=g(T)WT−g(0)W0−(g(tn)−g(tn−1))WT−∑j=1nWtj(g(tj)−g(tj−1)). \begin{align*} \sum_{j=1}^n g(t_{j-1}) (W_{t_j} - W_{t_{j-1}}) & = \sum_{j=1}^n g(t_{j-1}) W_{t_j} - \sum_{j=0}^{n-1} g(t_j) W_{t_j} \\ & = g(t_{n-1})W_{t_n} - g(0)W_0 - \sum_{j=1}^{n-1} W_{t_j} (g(t_j) - g(t_{j-1})) \\ & = g(T)W_T - g(0)W_0 - (g(t_n)- g(t_{n-1}))W_{T} - \sum_{j=1}^{n} W_{t_j} (g(t_j) - g(t_{j-1})). \end{align*}

No limite do refinamento da malha, temos

(g(tn)−g(tn−1))WT→0 (g(t_n)- g(t_{n-1}))W_{T} \rightarrow 0

e

∑j=1nWtj(g(tj)−g(tj−1))→∫0TWt dg=∫0Tg′(t)Wt dt \sum_{j=1}^{n} W_{t_j} (g(t_j) - g(t_{j-1})) \rightarrow \int_0^T W_t \;\mathrm{d}g = \int_0^T g'(t) W_t \;\mathrm{d}t

Portanto, obtemos também para a integral de Itô que

∫0Tg(t) dWt=g(T)WT−g(0)W0−∫0tg′(t)Wt dt. \int_0^T g(t)\;\mathrm{d}W_t = g(T)W_T - g(0)W_0 - \int_0^t g'(t)W_t \;\mathrm{d}t.

Isso mostra que a integral de Itô, definida para processos mais gerais, coincide com a integral definida via dualidade.

Propriedade de Martingale

Considerando o processo {St}t≥0\{S_t\}_{t\geq 0} definido por

St=∫0tHs dWs, S_t = \int_0^t H_s \;\mathrm{d}W_s,

segue que {St}t≥0\{S_t\}_{t\geq 0} é um Martingale.

De fato, sejam t≥0,t \geq 0, τ>0,\tau > 0, {Ft}t≥0\{\mathcal{F}_t\}_{t\geq 0} a filtração natural de um processo de Wiener {Wt}t≥0\{W_t\}_{t \geq 0} e {Ht}t≥0\{H_t\}_{t\geq 0} um processo adaptado a essa filtração. Então,

E[St+τ∣Ft]=E[St+∫tt+τHs dWs∣Ft]=E[St∣Ft]+∫tt+τE[Hs dWs∣Ft]. \begin{align*} \mathbb{E}\left[S_{t + \tau} | \mathcal{F}_t\right] & = \mathbb{E}\left[S_t + \int_t^{t+\tau}H_s\;\mathrm{d}W_s | \mathcal{F}_t\right] \\ & = \mathbb{E}\left[S_t | \mathcal{F}_t\right] + \int_t^{t+\tau}\mathbb{E}\left[H_s\;\mathrm{d}W_s | \mathcal{F}_t\right]. \end{align*}

Como HsH_s é independente de dWs,\mathrm{d}W_s, temos

E[Hs dWs∣Ft]=E[Hs∣Ft] E[dWs∣Ft]. \mathbb{E}\left[H_s\;\mathrm{d}W_s | \mathcal{F}_t\right] = \mathbb{E}[H_s | \mathcal{F}_t]\;\mathbb{E}[\mathrm{d}W_s | \mathcal{F}_t].

Como Ft\mathcal{F}_t é a filtração natural de {Wt}t,\{W_t\}_t, então, para s≥t,s \geq t, temos E[dWs∣Ft]=0,\mathbb{E}[\mathrm{d}W_s | \mathcal{F}_t] = 0, de modo que

∫tt+τE[Hs∣Ft] E[dWs∣Ft]=0. \int_t^{t+\tau}\mathbb{E}[H_s | \mathcal{F}_t]\;\mathbb{E}[\mathrm{d}W_s | \mathcal{F}_t] = 0.

Por outro lado,

E[St∣Ft]=St. \mathbb{E}\left[S_t | \mathcal{F}_t\right] = S_t.

Portanto,

E[St+τ∣Ft]=St,∀t≥0, \mathbb{E}\left[S_{t + \tau} | \mathcal{F}_t\right] = S_t, \qquad \forall t \geq 0,

mostrando que {St}t≥0\{S_t\}_{t\geq 0} é uma Martingale.

Não positividade

Uma propriedade clássica das integrais de Riemann e de Lebesgue que tanto a integral de Riemann-Stieltjes quanto a integral de Itô não têm é a de positividade. Na integral de Riemann, se Ht≥0H_t \geq 0 para todo t,t, então

∫0THt dt≥0. \int_0^T H_t \;\mathrm{d}t \geq 0.

Porém, não é verdade que

∫0THt dWt \int_0^T H_t \;\mathrm{d}W_t

seja maior do que zero. De fato, se Ht=1,H_t = 1, por exemplo, então

∫0T dWt=WT∼N(0,T). \int_0^T \;\mathrm{d}W_t = W_T \sim \mathcal{N}(0, T).

Consequentemente, a integral de Itô não preserva ordem, i.e. se Gt≤Ht,G_t \leq H_t, para todo t,t, não é verdade que

∫0TGt dWt \int_0^T G_t \;\mathrm{d}W_t

seja menor ou igual a

∫0THt dWt. \int_0^T H_t \;\mathrm{d}W_t.

Isso também acontece na integral de Riemann-Stieltjes. Por exemplo, se g(t)=sin⁡(t),g(t) = \sin(t), que é de variação limitada, e f(t)=1,f(t) = 1, então

∫0Tf(t) dg(t)=g(t)−g(0)=sin⁡(t), \int_0^T f(t) \;\mathrm{d}g(t) = g(t) - g(0) = \sin(t),

que não é positiva.

Para que a positividade valha na integral de Riemann-Stieltjes, é necessário impor condições extras, como gg ser não decrescente ou então gg ser positiva e ff ser estritamente uniformemente positiva.

Movimento Browniano com mudança temporal

A integral de uma função determinística g=g(t)g=g(t) em relação a um processo de Wiener nos dá um novo processo estocástico

Xt=∫0tg(s) dWs. X_t = \int_0^t g(s)\;\mathrm{d}W_s.

Sendo um limite de combinações lineares de processos Gaussianos, o processo {Xt}t≥0\{X_t\}_{t\geq 0} também é um processo Gaussiano. O interessante é que esse processo é como um movimento Browniano com tempo modificado, i.e. Xt=W~θ(t),X_t = {\tilde W}_{\theta(t)}, para uma certa função θ=θ(t)\theta=\theta(t) e para um processo de Wiener {W~t}t≥0\{\tilde W_t\}_{t \geq 0} possivelmente diferente (Mais significativo ainda é que toda martingale local contínua com X0=0X_0=0 é um movimento Browniano com tempo modificado.)

Dada a caracterização do processo de Wiener através das suas correlações e de ser um processo Gaussiano, basta verificarmos que

E[XtXs]=E[W~θ(t)W~θ(s)]=min⁡{θ(t),θ(s)},∀t,s≥0, \mathbb{E}[X_tX_s] = \mathbb{E}[{\tilde W}_{\theta(t)}{\tilde W}_{\theta(s)}] = \min\{\theta(t), \theta(s)\}, \quad \forall t, s \geq 0,

para uma função θ=θ(t)\theta=\theta(t) apropriada. No caso, veremos que

θ(t)=∫0tg(s)2 ds, \theta(t) = \int_0^t g(s)^2 \;\mathrm{d}s,

e, para isso, devemos ter gg localmente de quadrado integrável.

Observe que

E[Xt]=0, \mathbb{E}[X_t] = 0,

e, pela isometria de Itô,

E[Xt2]=E[(∫0tg(s) dWs)2]=∫0tE[g(s)2] ds=∫0tg(s)2 ds=θ(t), \mathbb{E}[X_t^2] = \mathbb{E}\left[\left(\int_0^t g(s)\;\mathrm{d}W_s\right)^2\right] = \int_0^t \mathbb{E}[g(s)^2]\;\mathrm{d}s = \int_0^t g(s)^2\;\mathrm{d}s = \theta(t),

para todo t≥0.t \geq 0. Além disso, para t,s≥0,t, s \geq 0,

E[XtXs]=E[(∫0tg(τ) dWτ)(∫0sg(ξ) dWξ)]=E[(∫0min⁡{t,s}g(τ) dWτ)(∫0min⁡{t,s}g(ξ) dWξ)]+E[(∫min⁡{t,s}max⁡{t,s}g(τ) dWτ)(∫0min⁡{t,s}g(ξ) dWξ)]=E[(∫0min⁡{t,s}g(τ) dWτ)2]+E[(∫min⁡{t,s}max⁡{t,s}g(τ) dWτ)(∫0min⁡{t,s}g(ξ) dWξ)] \begin{align*} \mathbb{E}[X_tX_s] & = \mathbb{E}\left[\left(\int_0^t g(\tau)\;\mathrm{d}W_\tau\right)\left(\int_0^s g(\xi)\;\mathrm{d}W_\xi\right)\right] \\ & = \mathbb{E}\left[\left(\int_0^{\min\{t, s\}} g(\tau)\;\mathrm{d}W_\tau\right)\left(\int_0^{\min\{t, s\}} g(\xi)\;\mathrm{d}W_\xi\right)\right] + \mathbb{E}\left[\left(\int_{\min\{t,s\}}^{\max\{t, s\}} g(\tau)\;\mathrm{d}W_\tau\right)\left(\int_0^{\min\{t, s\}} g(\xi)\;\mathrm{d}W_\xi\right)\right] \\ & = \mathbb{E}\left[\left(\int_0^{\min\{t, s\}} g(\tau)\;\mathrm{d}W_\tau\right)^2\right] + \mathbb{E}\left[\left(\int_{\min\{t,s\}}^{\max\{t, s\}} g(\tau)\;\mathrm{d}W_\tau\right)\left(\int_0^{\min\{t, s\}} g(\xi)\;\mathrm{d}W_\xi\right)\right] \end{align*}

Pela independência de passos disjuntos do processo de Wiener, o segundo termo se anula, enquanto que no primeiro termo usamos a isometria de Itô, obtendo

E[XtXs]=∫0min⁡{t,s}E[g(τ)2] dτ=∫0min⁡{t,s}g(τ)2 dτ=min⁡{θ(t),θ(s)}. \mathbb{E}[X_tX_s] = \int_0^{\min\{t, s\}} \mathbb{E}[g(\tau)^2]\;\mathrm{d}\tau = \int_0^{\min\{t, s\}} g(\tau)^2\;\mathrm{d}\tau = \min\{\theta(t), \theta(s)\}.

Dessa forma, provamos que

Xt=W~θ(t),∀t≥0, X_t = {\tilde W}_{\theta(t)}, \qquad \forall t \geq 0,

ou, mais explicitamente,

∫0tg(s) dWs=W~∫0tg(s)2 ds,∀t≥0, \int_0^t g(s)\;\mathrm{d}W_s = {\tilde W}_{\int_0^t g(s)^2\;\mathrm{d}s}, \qquad \forall t \geq 0,

para algum processo de Wiener {W~t}t≥0\{\tilde W_t\}_{t \geq 0} que, em geral, é diferente de {Wt}t≥0,\{W_t\}_{t\geq 0}, caso contrário a independência de passos disjuntos seria violada.

Exercícios

  1. Mostre que, em geral, a identidade

∫0tg(s) dWs=W∫0tg(s)2 ds,∀t≥0, \int_0^t g(s)\;\mathrm{d}W_s = W_{\int_0^t g(s)^2\;\mathrm{d}s}, \qquad \forall t \geq 0,

não vale para o mesmo processo de Wiener {Wt}t≥0.\{W_t\}_{t \geq 0}. (Isso é verdade se, e somente se, g2(t)=1,g^2(t) = 1, para todo t≥0.t \geq 0.)

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