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Exercice 2 1. Soit \( N \) une variable aléatoire gaussienne centrée de variance \( \sigma^{2} \). Calculer \( E\left(e^{N}\right) \) en fonction de \( \sigma^{2} \). 2. Pour \( \gamma>0 \) et \( t>0 \), soit \( Z_{t}=e^{\gamma B_{t}-\chi^{2} t} \). Montrer que le procossus \( \left(Z_{t}\right)_{t \geqslant 0} \) est une martingale. 3. Soient \( a>0 \) et \( T=\inf \left\{t \geqslant 0: B_{t}=a\right\} \). Véridier que \( T \) est un temps d'arrôt par rapport à la filtration \( \left(F_{z}\right)_{(t>0)} \). 4. Expliquer pourquoi \( \left(Z_{t \wedge T}\right)_{t \geqslant 0} \) est une martingale, en déduire la valeur de \( E\left(Z_{t \wedge T}\right) \) pour tout \( t \geqslant 0 \). 5. Montrer qu'il existe une constante \( C>0 \), dépend uniquement de \( \gamma \) et \( a \), telle que \( Z_{t \wedge T} \leqslant C e^{\left(-\frac{\gamma^{2}(1 \wedge T)}{2}\right)} \) En déduire que \( \forall t \geqslant 0 \quad\left|Z_{i \wedge T}\right| \leqslant C \) 6. Déterminer \( \lim _{t \rightarrow \infty} Z_{i \wedge T(\omega)}(\omega) \) dans les cas suivant : (a) pour tout \( \omega \in \Omega \) tel que \( T(\omega)=\infty \). (b) pour tout \( \omega \in \Omega \) tel que \( T(\omega)<\infty \). On donne le résultat en fonction de \( Z_{T(\omega)}(\omega) \). 7. En déduire la limite (presque sûre), lorsque \( t \rightarrow \infty \), de \( Z_{t \wedge T} \), 8. Déduire des questions précédentes que \( E\left(1_{\{T<\infty\}} Z_{T}\right)=1 \). 9. Exprimer \( Z_{T} \) en fonction de \( \gamma, a \) et \( T \). 10. En prenant \( \gamma=\frac{1}{n} \) où \( n \in \mathbb{N}^{*} \). En faisant tendre \( n \rightarrow \infty \), montrer que \( P(T<\infty)=1 \). 11. Déduire des questions précédentes \( \forall \gamma>0 \quad E\left(e^{\left(-\frac{1}{2} \gamma^{2} T\right)}\right)=e^{-\gamma a} \) 12. En déduire l'expression de la transformée de Laplace de \( T: L(\alpha)=E\left(e^{-\alpha T}\right) \) 13. Déterminer \( E(T) \)
Probability Jan 19, 2025
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