Procesos Estocásticos

Textos:
  • [R] Adventures in Stochastic Processes. Sidney Resnick
  • [KT] A First Course in Stochastic Processes. 2nd Edition. Samuel Karlin y Howard Taylor
  • [W] Probability with Martingales. David Williams

Programa Referencias
Introducción: Dos ejemplos [R, 1.6,1.4]
Cadenas de Markov: Definiciones, ejemplos, probabilidades de orden superior. Descomposición del espacio de estados. Tiempos de parada y propiedad fuerte de Markov. Estados recurrentes y transitorios. Lemas de Borel-Cantelli. Propiedades solidarias. Descomposición de estados. Probabilidades de absorción. Medidas invariantes y distribuciones estacionarias. Unicidad de MI y DE. Promedios de largo plazo. Distribuciones límite. [R, 2.1-2.13]
Martingalas en tiempo discreto: σ-álgebras, espacios de probabilidad. Valor esperados condicional y propiedades. Definición y ejemplos. Tiempos de parada y teorema de parada opcional. Teoremas de convergencia. Integrabilidad uniforme. Martingalas uniformemente integrables. Teorema de Levy. [KT, 6.1-6.3,6.5,6.7]; [W, 9.1-9.8,10.1-10.10,11,12.1,13,14.1]
Procesos de renovación: Definición y preliminares. Proceso de conteo. Proceso recompensado, regenerativo. Ecuación de renovación. Teoremas de Blackwell y clave. Teorema de Smith y de Blackwell discreto. Procesos estacionarios. [R, 3.1-3.5,3.8-3.10,3.12]
Procesos puntuales: Definición y proceso de Poisson. Transformaciones de procesos. Variantes del proceso de Poisson. Estadísticos de orden. Caracterización del proceso de Poisson. Construcción del proceso de Poisson y otras transformaciones. Máximos [R, 4.1-4.6,4.8-4.11]