1
p.333. 【定義 13.1–消費過程，ポートフォリオ過程，富過程 l.3–l.4.
[∫ 2
]
∫ T ⊤
dt + T π(t)⊤ (b(t) − r(t)1n ) dt < ∞ となる発展的
2 E
誤
⃝
π(t)
Σ(t)
0
0
可測過程 π = {(π1 (t), · · · , π2 (t))⊤ ; 0 ∈ [0, T ]} をポートフォリオ過程
∫T ∫ π(t)⊤ Σ(t)2 dt + T π(t)⊤ (b(t) − r(t)1n ) dt < ∞ a.s. となる発展的
2
正
⃝
0
0
可測過程 π = {(π1 (t), · · · , πn (t))⊤ ; t ∈ [0, T ]} をポートフォリオ過程
p.334. l.4.
誤
−1
S0 (t)
(t)W
x,π ,c
∫
t
(t) +
S0 (s)−1 (s)c(s)ds = w + M π (t),
0 ∈ [0, T ],
0
正
S0 (t)−1 W x,π ,c (t) +
∫
t
S0 (s)−1 c(s)ds = w + M π (t),
t ∈ [0, T ],
0
p.334. 【定義 13.5–リスクの市場価格 l.3.
誤
となる θ(t) ∈ Rd を時点 t ∈ [0, t] でのリスクの市場価格あるいは相対リスクと
正
となる θ(t) ∈ Rd を時点 t ∈ [0, T ] でのリスクの市場価格あるいは相対リスクと
p.335. 定理 13.1 の証明 l.1.
誤
1 ある集合 E ∈ [0, T ] × Ω が，ℓ を Lebesgue 測度とする直積測度 ℓ ⊗ P に
⃝
正
1 ある集合 E⊆[0, T ] × Ω が，ℓ を Lebesgue 測度とする直積測度 ℓ ⊗ P に
⃝

f2 n = fn, fnUi = Uifn = 0(i = 1, ...n − 1) の証明 ・f2 n=1 のとき f2 1 = f1

スライド 1

電磁波解析で使う公式

勤務予定証明