En théorie des probabilités et en statistique, la loi géométrique stable est un type de loi de probabilitéleptokurtique. La loi géométrique stable peut être symétrique ou asymétrique. Cette loi est également appelée loi de Linnik. Les lois de Laplace et de Mittag-Leffler en sont des cas particuliers.
La loi géométrique stable a des applications en finance[1],[2],[3].
Bien que détermine l'asymétrie de la loi, il ne doit pas être confondu avec le coefficient d'asymétrie qui, dans la plupart des cas, n'est pas défini pour une loi géométrique stable.
La loi géométrique stable avec est également appelée la loi de Linnik[5],[6].
Une loi géométrique stable complètement décalée, c'est-à-dire avec , et , est également appelée la loi de Mittag–Leffler[7].
Lorsque , et (c'est-à-dire, la loi géométrique stable est symétrique ou =2), la loi est alors la loi de Laplace symétrique[5] de moyenne 0 et dont la densité de probabilité est donnée par :
La loi de Laplace a pour variance. Cependant pour , la variance de la loi géométrique stable est infinie.
Relation avec la loi stable
La loi géométrique stable a une propriété de stabilité similaire à la loi stable, mais où le nombre d'éléments dans la somme est une variable aléatoire de loi géométrique : si sont des variables indépendantes et identiquement distribuées de loi géométrique stable, alors il existe des coefficients et tels que la limite de la somme lorsque p tend vers l'infini est une variable aléatoire de même loi que celle des Xi et où Xp est une variable aléatoire de loi géométrique[2] de paramètre p :
La loi est dite strictement géométrique stable[1] s'il existe a tel que la somme a même loi que la loi des Xi.
Il existe également une relation entre la fonction caractéristique de la loi stable et celle de la loi géométrique stable. La fonction caractéristique de la loi stable est :
où
La fonction caractéristique de la loi géométrique stable peut être exprimée par[8] :
Notes et références
↑ a et b(en) S. Rachev et S. Mittnik, Stable Paretian Models in Finance, Wiley, , 34–36 p. (ISBN978-0-471-95314-2)
↑ a et b(en) A.A. Trindade, Y. Zhu et B. Andrews, « Time Series Models With Asymmetric Laplace Innovations », Journal of Statistical Computation and Simulation, vol. 80, no 12, , p. 1–3 (DOI10.1080/00949650903071088, lire en ligne)
↑(en) Mark M. Meerschaert et Hans-Peter Scheffler, « Limit Theorems for Continuous Time Random Walks », Journal of Applied Probability, vol. 41, no 3, , p. 623-638 (lire en ligne)
↑ abcd et e(en) Tomasz J. Kozubowski, Krzysztof Podgórski et Gennady Samorodnitsky, « Tails of Levy Measure of Geometric Stable Random Variables », Extremes, vol. 1, , p. 1–3 (lire en ligne)
↑ a et b(en) S. Kotz, T. Kozubowski et K. Podgórski, The Laplace distribution and generalizations, Birkhauser, , 349 p. (ISBN978-0-8176-4166-5, lire en ligne), p. 199–200
↑(en) Kozubowski, T., « A Note on Certain Stability and Limiting Properties of ν-infinitely divisible distribution », Int. J. Contemp. Math. Sci., vol. 1, no 4, , p. 159 (lire en ligne)
↑(en) K. Burnecki, J. Janczura, M. Magdziarz et A. Weron, « Can One See a Competition Between Subdiffusion and Levy Flights? A Care of Geometric Stable Noise », Acta Physica Polonica B, vol. 39, no 8, , p. 1048 (lire en ligne)
↑(en) Tomasz J. Kozubowski, « Geometric Stable Laws Through Series Representations », Serdica Mathematical Journal, vol. 25, , p. 243 (lire en ligne, consulté le )