Doob-Zerlegung
# Doob-Zerlegung

Der Satz über die Doob-Zerlegung, benannt nach dem US-amerikanischen Mathematiker Joseph L. Doob, ist in der Wahrscheinlichkeitstheorie eine Aussage über die Darstellung eines stochastischen Prozesses als Martingal. Er besagt, dass sich ein stochastischer Prozess in einen Martingalteil $M$ und einen vorhersagbaren Anteil $A$ (auch Kompensator genannt) zerlegen lässt. $A$ lässt sich als Drift des Prozesses interpretieren und $M$ als die aufaddierten (unsystematischen) Schwankungen um die Drift. Anwendung ist beispielsweise die Darstellung des quadratischen Variationsprozesses in diskreter Zeit.
Das Analogon in stetiger Zeit ist die Doob-Meyer-Zerlegung.

## Aussage

Seien $(\Omega ,{\mathcal {A}},P)$ ein Wahrscheinlichkeitsraum und ${\mathcal {F}}=({\mathcal {F}}_{n})_{n\in \mathbb {N} }$ eine Filtrierung. Jeder an ${\mathcal {F}}$ adaptierte und integrierbare stochastische Prozess $(X_{n})_{n\in \mathbb {N} }$ ist dann darstellbar als $X=M+A$, wobei $M$ ein Martingal und $A$ vorhersagbar ist, d. h., es gilt: $A_{n+1}$ ist ${\mathcal {F}}_{n}$-messbar für alle $n\in \mathbb {N}$. Mit der Festsetzung $A_{0}=0$ ist diese Zerlegung eindeutig. Weiter ist $A$ genau dann monoton wachsend, wenn $X$ ein Submartingal ist.

## Beweis

Definiert man für $n\in \mathbb {N}$
* $M_{n}:=X_{0}+\sum _{k=1}^{n}{\biglX_{k}-\mathbb {E} [X_{k}\mid {\mathcal {F}}_{k-1}]{\bigr )}$ und
* $A_{n}:=\sum _{k=1}^{n}{\bigl\mathbb {E} [X_{k}\mid {\mathcal {F}}_{k-1}]-X_{k-1}{\bigr )},$
dann gilt $X_{n}=M_{n}+A_{n}$. Die Martingaleigenschaft von $M$ und Vorhersagbarkeit von $A$ folgen direkt aus der Definition.
Die Eindeutigkeit folgt aus der Tatsache, dass für eine weitere derartige Zerlegung $X=M'+A'$ der Prozess $M-M'=A'-A$ sowohl vorhersagbar als auch ein Martingal ist. Dies ist aber nur möglich, wenn er konstant ist.
Falls $X$ ein Submartingal ist, dann sind alle Summanden von $A_{n}$ größer oder gleich 0, also ist $A$ ein monoton wachsender Prozess.