ทำไม ln [E (x)]> E [ln (x)]


13

เรากำลังเผชิญกับการกระจายตัวแบบ lognormal ในหลักสูตรการเงินและหนังสือของฉันเพิ่งกล่าวว่านี่เป็นเรื่องจริงซึ่งฉันพบว่ามันน่าหงุดหงิดเนื่องจากภูมิหลังทางคณิตศาสตร์ของฉันไม่แรงมาก แต่ฉันต้องการสัญชาตญาณ ทุกคนสามารถแสดงเหตุผลได้หรือไม่


1
ตอบแล้วที่นี่: math.stackexchange.com/questions/21063/ …
— Nathan

20
lnเป็นฟังก์ชั่นเว้า ค้นหาความไม่เท่าเทียมกันของ Jensen: en.wikipedia.org/wiki/Jensen%27s_inequality
— kjetil b halvorsen

Inathan: โอ้ขอโทษฉันไม่พบว่าเมื่อฉันดู
— Chisq

คำตอบ:


26

จำได้ว่าex≥1+x

E[eY]=eE(Y)E[eY−E(Y)]≥eE(Y)E[1+Y−E(Y)]=eE(Y)

ดังนั้นeE(Y)≤E[eY]

ตอนนี้ให้เรามี:Y=ln⁡X

eE(ln⁡X)≤E[eln⁡X]=E(X)

ตอนนี้จดบันทึกของทั้งสองฝ่าย

E[ln⁡(X)]≤ln⁡[E(X)]


อีกวิธีหนึ่งคือ:

ln⁡X=ln⁡X−ln⁡μ+ln⁡μ (โดยที่ )μ=E(X)

=ln⁡(X/μ)+ln⁡μ

=ln⁡[X−μμ+1]+ln⁡μ

≤X−μμ+ln⁡μ (ตั้งแต่ )ln⁡(t+1)≤t

ตอนนี้รับความคาดหวังของทั้งสองฝ่าย:

E[ln⁡(X)]≤ln⁡μ


ภาพประกอบ (แสดงการเชื่อมต่อกับความไม่เท่าเทียมของ Jensen):

( นี่คือบทบาทของ X และ Y ที่มีการสับเปลี่ยนเพื่อให้ตรงกับแกนของพล็อต; การวางแผนที่ดีกว่าจะมีการสลับบทบาทของพวกเขาด้านบนเพื่อให้พล็อตตรงกับพีชคณิตมากขึ้น )

พล็อตกระจายของ y = exp (x) vs x สำหรับตัวอย่างแสดงความไม่เท่าเทียมกันที่เกิดขึ้นจากความโค้งในความสัมพันธ์นั้น

เส้นสีทึบแสดงถึงความหมายในแต่ละแกน

อย่างที่เราเห็นเพราะความสัมพันธ์ "โค้งไปที่"ตรงกลาง (และ "อยู่ห่างจาก" ) ค่าเฉลี่ยของ (เส้นแนวนอนสีส้ม) จะเพิ่มขึ้นอีกเล็กน้อยก่อนที่จะกดปุ่มโค้ง (ให้ช่องว่างเล็ก ๆ ) ระหว่าง log (mean (y)) และ mean (log (y)) ที่เราเห็น)Y YXYY

โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.