Um processo de Gauss–Markov, que recebe este nome em homenagem ao matemático alemão Carl Friedrich Gauss e ao matemático russo Andrei Markov, é um processo estocástico que satisfaz os requisitos tanto dos processos de Gauss, como dos processos de Markov.[1] O processo de Gauss–Markov estacionário é também conhecido como processo de Ornstein–Uhlenbeck.
Descrição
Todo processo de Gauss–Markov
possui as três seguintes propriedades:
- Se
for uma função escalar não nula de
, então,
é também um processo de Gauss–Markov;
- Se
for uma função escalar não decrescente de
, então,
é também um processo de Gauss–Markov;
- Há uma função escalar não nula
e uma função escalar não decrescente
, tal que
, em que
é um processo de Wiener padrão.
A terceira propriedade significa que todo processo de Gauss–Markov pode ser sintetizado a partir do processo de Wiener padrão.[2]
Propriedades
Um processo de Gauss–Markov com variância
e constante de tempo
tem:
- Autocorrelação exponencial:
.
- Uma função de densidade espectral de potência que tem a mesma forma da distribuição de Cauchy:

Note que a distribuição de Cauchy e este espectro diferem entre si por fatores de escala.
O que foi exposto acima produz a seguinte fatoração espectral:

que é importante na filtração de Wiener e outras áreas.
Há também algumas exceções triviais ao que foi descrito acima.[2]
Ver também
Referências
|
|---|
| Tempo discreto | |
|---|
| Tempo contínuo | |
|---|
| Ambos | |
|---|
| Campos e outros | |
|---|
| Modelos de série temporal | |
|---|
| Modelos financeiros |
- Black–Derman–Toy
- Black–Karasinski
- Chen
- Cox–Ingersoll–Ross (CIR)
- Garman–Kohlhagen
- Heath–Jarrow–Morton (HJM)
- Heston
- Ho–Lee
- Hull–White
- LIBOR market
- Rendleman–Bartter
- SABR volatility
- Vašíček
- Wilkie
|
|---|
| Modelos atuariais |
- Bühlmann
- Cramér–Lundberg
- Sparre–Anderson
|
|---|
| Modelos de filas | |
|---|
| Propriedades | |
|---|
| Teoremas limites | |
|---|
| Desigualdades | |
|---|
| Ferramentas | |
|---|
| Disciplinas | |
|---|
- Categoria:Processos estocásticos
|