ความสัมพันธ์ของตัวแปรสุ่มแบบล็อก - ปกติ


16

กำหนดตัวแปรสุ่มปกติX1และX2มีสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ฉันจะค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสุ่ม lognormalและอย่างไรρY1Y2

Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)

Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)

Now, if X1=σ1Z1 and X2=σ1Z2, where Z1 and Z2 are standard normals, from the linear transformation property, we get:

Y1=a1exp⁡(μ1T+Tσ1Z1)

Y2=a2exp⁡(μ2T+Tσ2(ρZ1+1−ρ2Z2)

Now, how to go from here to compute correlation between Y1 and Y2?


@user862, hint: use chracteristic function of bivariate normal.
— mpiktas

2
See equation (11) in stuart.iit.edu/shared/shared_stuartfaculty/whitepapers/… (but watch out for the awful typesetting).
— whuber

คำตอบ:


19

I assume that X1∼N(0,σ12) and X2∼N(0,σ22). Denote Zi=exp⁡(TXi). Then

log⁡(Zi)∼N(0,Tσi2)
so Zi are log-normal. Thus

EZi=exp⁡(Tσi22)var(Zi)=(exp⁡(Tσi2)−1)exp⁡(Tσi2)
and
EYi=aiexp⁡(μiT)EZivar(Yi)=ai2exp⁡(2μiT)var(Zi)

Then using the formula for m.g.f of multivariate normal we have

EY1Y2=a1a2exp⁡((μ1+μ2)T)Eexp⁡(TX1+TX2)=a1a2exp⁡((μ1+μ2)T)exp⁡(12T(σ12+2ρσ1σ2+σ22))
So
cov(Y1,Y2)=EY1Y2−EY1EY2=a1a2exp⁡((μ1+μ2)T)exp⁡(T2(σ12+σ22))(exp⁡(ρσ1σ2T)−1)

Now the correlation of Y1 and Y2 is covariance divided by square roots of variances:

ρY1Y2=exp⁡(ρσ1σ2T)−1(exp⁡(σ12T)−1)(exp⁡(σ22T)−1)

Note that as long as the approximation ex≅1+x is valid on the final formula found above one has ρY1Y2≅ρ.
— danbarros
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.