Bootcamp

Topics related to measure theory.

略去，详见测度论专栏中的文章

---

Expectations

令 \(X\) 为 \((\Omega, \mathcal{F}, P)\) 上的随机变量，\(\mathbb{E}[X]\) 为其期望。一些期望的特殊表示如下：

• \(X: \Omega \rightarrow \mathbb{R}\) 为简单函数，即，\(X\) 在有限集 \(\left\{x{1},\ldots, x{n} \right\}\) 中取值，则：

\[\mathbb{E}[X] := \sum\limits^{n}{i=1} x{i} P(X = x_{i}) \]

• \(X \geq 0\) almost surely，则：

\[\mathbb{E}[X] := \sup \left\{ \mathbb{E}[Y]: ~ Y \mbox{ is simple, } ~ 0 \leq Y \leq X \mbox{ almost surely. } \right\} \]

注意，非负随机变量的期望可能为 \(\infty\)。

• \(\mathbb{E}[X^{+}]\) 或 \(\mathbb{E}[X^{-}]\) 其中之一是有限的，则：

\[\mathbb{E}[X] := \mathbb{E}[X^{+}] - \mathbb{E}[X^{-}] \]

• \(X\) 为一个向量，且 \(\mathbb{E}[|X|] < \infty\)，则：

\[\mathbb{E}\Big[\left(X{1}, \ldots, X{d}\right)\Big] := \Big( \mathbb{E}[X{1}], \ldots, \mathbb{E}[X{d}] \Big) \]

---

Jensen’s Inequality （琴生不等式）

令 \(X\) 为一个随机变量，\(g: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}\) 为一个凸函数。那么当 \(X\) 的期望存在时：

\[\mathbb{E}[g(X)] \geq g\left(\mathbb{E}[X] \right) \]

若 \(g\) 为严格凸函数，则以上不等式可随之写为严格大于的形式（除非 \(X\) 取常数值）。

---

• 注（Convex function）：

函数 \(f: X \rightarrow \mathbb{R}\) 称作一个凸函数，如果：

\[\forall ~ t \in [0, ~ 1]: ~ \forall ~ x{1}, x{2} \in X: ~ f\Big( tx{1} + (1-t) x{2} \Big) \leq t\cdot f(t x{1}) + (1-t) \cdot f(x{2}) \]

---

Self-Financing Condition

A self-financing strategy is defined as a consumption stream \((c{t}){t\geq 0}\) which follows:

\[(c{t} - c{t+1})\cdot P_{t} = 0 \qquad \quad \mbox{for } \forall t \geq 0 \]

---

Numeraire (计价单位)

• \((\etat){t\geq 0}\) 为 previsible process.

• \(\eta{t} \cdot P{t} > 0\) almost surely, i.e., \(P(\etat \cdot P{t} > 0) = 1\).

• \((\eta{t}){t\geq 0}\) 满足 self-financing condition, i.e.,

\[(\eta{t} - \eta{t+1}) \cdot P_{t} = 0 \qquad \quad \mbox{for } \forall t\geq 0 \]

这实际上意味着：

\[\eta{t} \cdot P{t} = \eta{t+1} \cdot P{t} \qquad \qquad \text{for } ~ \forall t \geq 0 \]

注意，以上式子中两侧的 \(P_{t}\) 不能随手约去，因为等式两边是两个向量的内积运算。

---

Numeraire Asset

• A numeraire asset is an asset with strictly positive price.

• 若 asset \(i\) 为一个 numeraire asset，那么对于 \(\forall t \geq 0\)，定义 constant portfolio \(\eta\)：

\[\eta_{t}^{j} = \begin{cases} 1 \qquad \text{if } j = i\\ 0 \qquad \text{otherwise} \end{cases} \]

为一个 numeraire portfolio。

---

Investment-Consumption Strategy

\[\begin{align} c{0} & = x - H{1} \cdot P{0}\\ c{t} & = (H{t} - H{t+1}) \cdot P_{t} \qquad \qquad \mbox{for } t \geq 1 \end{align} \]

其中 \(x\) 为初始财富。

---

Terminal Consumption Strategy

\[\begin{align} c{0} & = -H{1} \cdot P{0} = 0\\ c{t} & = (H{t} - H{t+1}) \cdot P{t} = 0 \qquad \qquad \mbox{for } 1 \leq t \leq T-1\\ c{T} & = H{T} \cdot P{T} \geq 0 \\ \mbox{and} \qquad \qquad \\ P( &c_{T} > 0) > 0 \end{align} \]

其中 \(H\) 为 previsible process，non-random \(T > 0\) 使得以上 holds almost surely。

---

Pure Investment Strategy

对于 \(\forall t \geq 0\)，每一期持仓 \(H{t}\)，但将每一期的 consumption \(c{t}\) 不用于消费，而是用于投资 numeraire portfolio \(\eta_{t}\)。

---

Theorem. 局部鞅 \(\rightarrow\) 鞅的充分条件 (local martingales to true

martingales: sufficient condition)

令 \(X\) 为一个离散或连续的 local martingale，令过程 \((Y{t}){t\geq 0}\) 满足：

\[\mbox{for } ~ \forall ~ s,t, ~ 0 \leq s \leq t: ~ |X{s}| \leq Y{t} \mbox{ almost surely} \]

若 \(\mathbb{E}[Y_{t}] \leq \infty, ~ \mbox{ for } ~ \forall ~ t \geq 0\)，那么 \(X\) 为一个 true martingale。

---

证明：

由于 \((X{t}){t\leq 0}\) 为一个 local martingale，根据定义存在一个 stopping time series (localizing sequence)：\((\tau{N}){N\geq0}\)，满足 \(\lim \limits{N \rightarrow \infty} \tau{N} = \infty\)，使得对于 \(\forall ~ N \geq 0\)，\(\Big(X^{\tau{N}}{t}\Big){t \geq 0} = \Big(X{t \land \tau{N}}\Big){t\geq 0}\) 为 true martingale。

首先证明 \((X{t}){t\geq 0}\) 可积。对于任意 \(t \geq 0\)，取任意 \(T \geq t\)，根据条件：\(|X{t}| \leq Y{T}\) almost surely。又因为：\(\forall ~ T \geq 0: ~ \mathbb{E}[Y_{T}] < \infty\)，那么：

\[\mbox{for } ~ \forall ~ t \geq 0: ~ |X{t}| \leq Y{T} \quad \implies \quad \mathbb{E}[X{t}] \leq \mathbb{E}[Y{T}] < \infty \]

因此 \((X{t}){t\geq 0}\) integrable。

将 \(X{t\land\tau{N}}\) 视作一个下标为 \(N\) 的序列，即：

\[\Big\{ X{t\land \tau{N}} \Big\}{N\geq 0} = X{t\land \tau{1}}, ~ X{t\land \tau{2}}, ~ X{t\land \tau_{3}}, ~ \ldots \]

注意到 \(X{t\land \tau{N}} = X{\min(t, \tau{N})} \longrightarrow X_{t}\) almost surely with \(N \longrightarrow \infty\)，即：

\[\mbox{for } ~ \forall ~ t \geq 0: ~ \forall ~ \varepsilon > 0: ~ P\left( \lim\limits{N \rightarrow \infty} \left| X{t\land \tau{N}} - X{t} \right|

\varepsilon \right) = 0 \]

这是因为 \(\lim \limits{N \rightarrow \infty} \tau{N} = \infty\)，\(t \land \tau{N} = \min(t, \tau{N})\) 自然随 \(N\) 增大而收敛于 \(t\)。

所以对于 \(\forall ~ 0 \leq s \leq t\)：

\[\begin{align} \mathbb{E}[X{t} ~ | ~ \mathcal{F}{s}] & = \mathbb{E}\Big[\lim\limits{N\rightarrow \infty}X{t\land \tau{N}} ~ | ~ \mathcal{F}{s}\Big]\\ & = \lim\limits{N \rightarrow \infty} \mathbb{E}\Big[ X{t\land\tau{N}} ~ | ~ \mathcal{F}{s}\Big] \quad (\mbox{Dominated Convergence Theorem})\\ & = \lim\limits{N \rightarrow \infty} X{s \land \tau_{N}} \quad (\mathbf{})\\ & = X_{s} \end{align*} \]

因此：local martingale \((X{t}){t\geq 0}\) 在给定的条件下也为一个 true martingale。

---

• 注意：

以上带星号的那一步推导中，鞅 \(\Big(X{t\land\tau{N}}\Big){t\geq 0}\) 的下标依然是 \(t\)，尽管现在复合为 \(t\land \tau{N}\)。因此在这一步中我们只需将 \(t\) 替换为 \(s\) 即可。

---

Corollary.

假设 \(X\) 一个 离散 时间 local martingale，使对于 \(\forall ~ t \geq 0: ~ \mathbb{E}[|X_{t}|] < \infty\)，那么 \(X\) 是一个 true martingale。

---

证明：

令 \(Y{t} = |X{0}| + |X{1}| + \cdots + |X{t}|\)。Trivially：

\[Y{t} = |X{0}| + |X{1}| + \cdots + |X{t}| \geq |X_{s}| ~ \mbox{ for } ~ \forall s \in \left\{0, 1, \ldots, t \right\} \]

并且由于：\(\forall ~ t \geq 0: ~ \mathbb{E}[|X_{t}|] < \infty\)，那么：

\[\begin{align} \mathbb{E}[Y{t}] & = \mathbb{E}\Big[ \left|X{0}\right| + \left|X{1}\right| + \cdots + \left|X{t}\right| \Big]\\ & = \sum\limits^{t}{s=0}\mathbb{E}\big[ \left| X{s} \right| \big] < \infty \end{align} \]

所以 \((Y{t}){t\geq 0}\) 可积，并且此时 \((X{t}){t \leq 0}\) 和 \((Y{t}){t\geq 0}\) 恰满足上述 Sufficient Condition，因此 \((X{t}){t\geq 0}\) 为一个 true martingale。

---

Supermartingale and Submartingale （上鞅与下鞅）

上鞅（Supermartingale）

相关于 filtration \(\mathcal{\left\{ F{t} \right\}}{t\geq 0}\) 的一个 supermartingale（上鞅）是一个 adapted stochastic process \((U{t}){t\geq 0}\)，满足以下性质：

• （Integrability）

\[\forall ~ t \geq 0: ~ \mathbb{E}\big[\left| U_{t} \right|\big] < \infty \]

• （Decrease in average)

\[\forall ~ 0 \leq s \leq t: ~ \mathbb{E}\big[U{t} ~ | ~ \mathcal{F}{s}\big] \leq U_{s} \]

---

下鞅（Submartingale）

相关于 filtration \(\mathcal{\left\{ F{t} \right\}}{t\geq 0}\) 的一个 submartingale（下鞅）是一个 adapted stochastic process \((V{t}){t\geq 0}\)，满足以下性质：

• （Integrability）

\[\forall ~ t \geq 0: ~ \mathbb{E}\big[ | V_{t} | \big] < \infty \]

• （Increase in average)

\[\forall ~ 0 \leq s \leq t: ~ \mathbb{E}\big[V{t} ~ | ~ \mathcal{F}{s}\big] \geq V_{s} \]

---

鞅、上鞅、下鞅

A martingale is a stochastic process that is both a supermartingale and a submartingale.

---

Theorem.

假设 \(X\) 是一个连续或离散时间上的 local martingale。如果 \(X_{t} \geq 0\) 对于 \(\forall ~ t \geq 0\) 都成立，那么 \(X\) 是一个 supermartingale（上鞅）。

---

证明：

令 \((\tau{N}){N\geq 0}\) 为相关于 local martingale \((X{t}){t\geq 0}\) 的 localizing sequence，即：

\[\forall ~ N \geq 0: ~ \Big(X^{\tau{N}}{t} \Big)_{t\geq 0} ~ \mbox{ is a true martingale.} \]

首先证明 \((X{t}){t \geq 0 }\) 可积。由 Fatou’s Lemma ：

\[\begin{align} \mathbb{E}\big[|X{t}|\big] & = \mathbb{E}[X{t}] \\ & = \mathbb{E}\Big[\lim\limits{N \rightarrow \infty} X{t \land \tau{N}}\Big] \\ & = \mathbb{E}\Big[\liminf\limits{N \rightarrow \infty} X{t \land \tau{N}}\Big] \\ & \leq \liminf\limits{N \rightarrow \infty} \mathbb{E}\Big[X{t\land \tau{N}}\Big] \\ & = \liminf\limits{N \rightarrow \infty} \mathbb{E}\Big[X{t\land \tau{N}} ~ \Big| ~ \mathcal{F}{0} \Big] \
& = X{0} < \infty \end{align} \]

在条件期望上运用 Fatou’s Lemma ，对于 \(\forall ~ 0 \leq s \leq t:\)

\[\begin{align} \mathbb{E}\big[X{t} ~ | ~ \mathcal{F}{s}\big] & = \mathbb{E}\Big[ \lim\limits{N \rightarrow \infty} X{t\land \tau{N}} ~ \Big| ~ \mathcal{F}{s} \Big] \\ & = \mathbb{E}\Big[ \liminf\limits{N \rightarrow \infty} X{t\land \tau{N}} ~ \Big| ~ \mathcal{F}{s} \Big] \\ & \leq \liminf{N \rightarrow \infty} \mathbb{E}\Big[ X{t\land \tau{N}} ~ \Big| ~ \mathcal{F}{s} \Big] \\ & = \liminf{N \rightarrow \infty} X{s \land \tau{N}} \\ & = X{s} \end{align} \]

因此 \((X{t}){t\geq 0}\) 为一个 supermartingale（上鞅）。

---

Corollary.

如果 \((X{t}){t\geq 0}\) 是一个离散时间 local martingale，且对于任意 \( t \geq 0\)，有 \(X{t} \geq 0\) almost surely，那么 \((X{t})_{t\geq 0}\) 是一个 true martingale。

---

证明：

通过上述 Theorem ，我们有：

\[\mathbb{E}\big[|X{t}|\big] = \mathbb{E}[X{t}] \leq X_{0} < \infty \]

由于 \(X\) 是可积的，通过上一条 Corollary 可以得出 \((X{t}){t\geq 0}\) 是一个 martingale 的结论。

---

Theorem.

假设：

\[X{t} = X{0} + \sum\limits^{t}{s=1} K{s} (M{s} - M{s-1}) \]

其中，\(K\) 是一个 previsible process，\(M\) 是一个 local martingale，\(X_{0}\) 是一个常数。

如果对于某些非随机的 \(T > 0\)，有：\(X{T} \geq 0\) almost surely，那么 \((X{t})_{0\leq t \leq T}\) 是一个 true martingale。

---

证明：

略。（太长了，以后有机会补上。）

---

随机贴现因子（Stochastic Discount Factor / Pricing Kernel / State Price Density）

在一个没有股息的市场中，在时刻 \(s\) 和 \(t\) 间（\(0 \leq s < t\)）的随机贴现因子是一个 adapted positive \(\mathcal{F}{t}-\) measurable random variable \(\rho{s,t}\)， 使得：

\[P{s} = \mathbb{E}\big[\rho{s,t}P{t} ~ | ~ \mathcal{F}{s}\big] \]

---

• 令 \(Y\) 为一个 martingale deflator（i.e. \(\forall 0 \leq s < t: ~ \mathbb{E}[Y{t}P{t} ~ | ~ \mathcal{F}{s}] = Y{s}P{s}\)），令 \(\rho{s,t} = \frac{Y{t}}{Y{s}}\)，若 \(\rho{s,t}P{t}\) 可积，那么 \(\rho_{s,t}\) 为时间 \(s\) 与 \(t\) 间的 pricing kernel。

  • 证明：

对于 positivity，由于 \(Y\) 为 martingale deflator，则 \(\forall t \geq 0: ~ Y_{t}

0\)，所以 \(\rho{s,t} = \frac{Y{t}}{Y_{s}} > 0\)，并且：

\[\begin{align} \mathbb{E} \big[ \rho{s,t} P{t} ~ | ~ \mathcal{F}{s} \big] & = \mathbb{E} \Big[ \frac{Y{t}}{Y{s}} P{t} ~ | ~ \mathcal{F}{s} \Big] \\ & = \frac{1}{Y{s}} \mathbb{E} \big[ Y{t}P{t} ~ | ~ \mathcal{F}{s} \big] \\ & = \frac{1}{Y{s}} \cdot Y{s} P{s} \\ & = P_{s} \end{align} \]

因此 \(\rho_{s,t}\) 为一个 pricing kernel。

• 相反地，对于 \(s\geq 0\)，假设 \(\rho{s, s+1}\) 为 时间 \(s\) 与 \(s+1\) 间的 pricing kernel，令 \(Y{t} = \rho{0,1} \rho{1,2} \ldots \rho_{t-1, t}\)，且 \(YP\) 可积，那么 \(Y\) 为一个 martingale deflator。

  • 证明：

对于 \(\forall t \geq 0\)，由于 pricing kernel 为正随机变量，则 \(Y{t} = \rho{0,1} \rho{1,2} \ldots \rho{t-1, t} > 0\)，并且：

\[\begin{align} \mathbb{E} \big[Y{t+1}P{t+1} ~ \big| ~ \mathcal{F}{t} \big] & = \mathbb{E} \big[\rho{0,1} \rho{1,2} \ldots \rho{t-1, t} \rho{t, t+1} \cdot P{t+1} ~ \big| ~ \mathcal{F}{t} \big] \\ & = \rho{0,1} \rho{1,2} \ldots \rho{t-1, t} \cdot \mathbb{E} \big[\rho{t, t+1} \cdot P{t+1} ~ \big| ~ \mathcal{F}{t} \big] \qquad \text{(adaptness)}\\ & = Y{t} \cdot P_{t} \qquad \text{(by definition)} \end{align} \]

因此，\((Y{t}){t\geq 0}\) 为一个 martingale deflator。

---

Proposition.

考虑存在一个 numeraire \(\eta\) 的市场，且令：\(N{t} = \eta{t} \cdot P_{t} \quad \forall t \geq 0\)。令 \(H\) 为一个 investment-consumption strategy，即，\(H\) 的 consumption stream 定义为：

\[\begin{align} c{0} & = x - H{1} \cdot P{0}\\ c{t} & = (H{t} - H{t+1}) \cdot P_{t} \end{align} \]

其中 \(x\) 为初始财富。令：

\[K{t} = H{t} + \eta{t} \sum\limits{s=0}^{t-1} \frac{c{s}}{N{s}} \]

那么，\(K\) 为一个 pure-investment strategy from the same initial wealth \(x\)。

特殊地，当且仅当 \(K\) 为一个 terminal-consumption arbitrage 时，\(H\) 为一个 arbitrage。

---

证明：

\[\begin{align} (K{t} - K{t+1}) \cdot P{t} & = \Big( H{t} + \eta{t}\sum\limits{s=0}^{t-1}\frac{c{s}}{N{s}} - H{t+1} - \eta{t+1}\sum\limits{s=0}^{t}\frac{c{s}}{N{s}} \Big) \cdot P{t} \\ & = (H{t} - H{t+1}) \cdot P{t} + \Big( \eta{t}\sum\limits{s=0}^{t-1}\frac{c{s}}{N{s}} - \eta{t+1}\sum\limits{s=0}^{t}\frac{c{s}}{N{s}} \Big) \cdot P{t} \\ & = (H{t} - H{t+1}) \cdot P{t} + \Big( \eta{t}\sum\limits{s=0}^{t}\frac{c{s}}{N{s}} - \eta{t+1}\sum\limits{s=0}^{t}\frac{c{s}}{N{s}} - \eta{t} \frac{c{t}}{N{t}} \Big) \cdot P{t} \\ & = (H{t} - H{t+1}) \cdot P{t} + \Big( \big( \eta{t} - \eta{t+1} \big) \sum\limits{s=0}^{t} \frac{c{s}}{N{s}} - \eta{t} \frac{c{t}}{N{t}} \Big) \cdot P{t} \\ & = (H{t} - H{t+1}) \cdot P{t} - \eta{t} \cdot P{t} \frac{c{t}}{N{t}} + \big( \eta{t} - \eta{t+1} \big) \cdot P{t} \sum\limits{s=0}^{t}\frac{c{s}}{N{s}} \\ & = (H{t} - H{t+1}) \cdot P{t} - \eta{t} \cdot P{t}\frac{c{t}}{N{t}} \qquad \text{(Investment-consumption strategy)} \\ & = c{t} \cdot P{t} - N{t} \cdot \frac{c{t}}{N{t}} \qquad \text{(By definition)} \\ & = 0 \end{align} \]

因此，对于 \(\forall t \geq 0\)，有：

\[(K{t} - K{t+1}) \cdot P_{t} = 0 \]

由假设：\((\eta{t}){t\geq 0}\) 为 pure-investment strategy，则 \((K{t}){t\geq 0}\) 亦为 pure-investment strategy。

假设对于 non-random \(T\)，有：\(c{T} = H{T}\cdot P_{T}\)，那么：

\[\begin{align} K{T} \cdot P{T} & = \Big( H{T} + \eta{T}\sum\limits{s=0}^{T-1}\frac{c{s}}{N{s}} \Big) \cdot P{T} \\ & = H{T} \cdot P{T} + \eta{T} \cdot P{T} \sum\limits{s=0}^{T-1}\frac{c{s}}{N{s}} \\ & = c{T} + N{T} \sum\limits{s=0}^{T-1}\frac{c{s}}{N{s}} \\ & = N{T} \frac{c{T}}{N{T}} + N{T} \sum\limits{s=0}^{T-1}\frac{c{s}}{N{s}} \\ & = N{T} \sum\limits{s=0}^{T}\frac{c{s}}{N_{s}} \\ \end{align} \]

\[\implies K{T} \cdot P{T} = N{T} \sum\limits{s=0}^{T}\frac{c{s}}{N{s}} \]

则：当且仅当 某些 \(c{t} ~ (0 \leq t \leq T)\) 取值为 strictly positive 时， 等式左侧 \(K{T} \cdot P_{T}\) 为 strictly positive。

---

Lemma. (Bayes formula; from homework 5.)

令 \(\mathbb{P}\) 和 \(\mathbb{Q}\) 为定义在 \((\Omega, ~ \mathcal{F})\) 上的 equivalent probability measures，令 Radon - Nikodym derivative: \(Z = \frac{d\mathbb{Q}}{d\mathbb{P}}\)，令 \(\mathcal{G} \subset \mathcal{F}\) 为一个 \(\sigma-\)field。那么：

\[\mathbb{E}^{\mathbb{Q}}\big[ X ~ \big| ~ \mathcal{G} \big] = \frac{\mathbb{E}^{\mathbb{P}}[ZX ~ | ~ \mathcal{G}]}{\mathbb{E}^{\mathbb{P}}[Z ~ | ~ \mathcal{G}]} \]

---

证明：

令 \(Y = \frac{\mathbb{E}^{\mathbb{P}}[ZX ~ | ~ \mathcal{G}]}{\mathbb{E}^{\mathbb{P}}[Z ~ | ~ \mathcal{G}]}\)，欲证：\(\mathbb{E}^{\mathbb{Q}}\big[ X ~ \big| ~ \mathcal{G} \big] = Y\)，这等价于：

对于 \(\forall G \in \mathcal{G}\)：

\[\begin{align} & \mathbb{E}^{\mathbb{Q}}\big[ X ~ \big| ~ \mathcal{G} \big] \cdot \mathbb{I}{G} = Y \cdot \mathbb{I}{G} \\ \iff \quad & \mathbb{E}^{\mathbb{Q}}\Big[ \mathbb{E}^{\mathbb{Q}}\big[ X ~ \big| ~ \mathcal{G} \big] \cdot \mathbb{I}{G} \Big] = \mathbb{E}^{\mathbb{Q}} \Big[ Y \cdot \mathbb{I}{G} \Big] \\ \iff \quad & \mathbb{E}^{\mathbb{Q}}\Big[ \mathbb{E}^{\mathbb{Q}}\big[ X \cdot \mathbb{I}{G} ~ \big| ~ \mathcal{G} \big] \Big] = \mathbb{E}^{\mathbb{Q}} \Big[ Y \cdot \mathbb{I}{G} \Big] \
\iff \quad & \mathbb{E}^{\mathbb{Q}} \big[ X \cdot \mathbb{I}{G} \big] = \mathbb{E}^{\mathbb{Q}} \Big[ Y \cdot \mathbb{I}{G} \Big] \\ \iff \quad & \int{G} ~ X ~ d\mathbb{Q} = \int{G} ~ Y ~ d\mathbb{Q} \end{align} \]

由 Radon-Nikodym derivative \(Z = \frac{d\mathbb{Q}}{d\mathbb{P}} \implies d\mathbb{Q} = Z \cdot d\mathbb{P}\)：

\[\begin{align} & \int{G} ~ X ~ d\mathbb{Q} = \int{G} ~ Y ~ d\mathbb{Q} \\ \iff \quad & \int{G} ~ X Z ~ d\mathbb{P} = \int{G} ~ YZ ~ d\mathbb{P} \\ \iff \quad & \mathbb{E}^{\mathbb{P}}\big[ XZ \cdot \mathbb{I}{G} \big] = \mathbb{E}^{\mathbb{P}}\big[ YZ \cdot \mathbb{I}{G} \big] \end{align} \]

因此，目标等价于证明：对于 \(\forall G \in \mathcal{G}\)，有：

\[\mathbb{E}^{\mathbb{P}}\big[ XZ \cdot \mathbb{I}{G} \big] = \mathbb{E}^{\mathbb{P}}\big[ YZ \cdot \mathbb{I}{G} \big] \]

注意到 \(Y = \mathbb{E}^{\mathbb{Q}}\big[ X ~ \big| ~ \mathcal{G} \big]\) 为 \(\mathcal{G}-\)measurable，那么RHS：

\[\begin{align} \mathbb{E}^{\mathbb{P}}\big[ YZ \cdot \mathbb{I}{G} \big] & = \mathbb{E}^{\mathbb{P}} \Big[ \mathbb{E}^{\mathbb{P}}\big[ YZ \cdot \mathbb{I}{G} ~ \big| ~ \mathcal{G} \big] \Big] \qquad \text{(Tower property)} \\ & = \mathbb{E}^{\mathbb{P}} \Big[ \mathbb{I}{G}Y \cdot \mathbb{E}^{\mathbb{P}}\big[ Z ~ \big| ~ \mathcal{G} \big] \Big] \qquad \text{($\mathbb{I}{G}Y\( is \)\mathcal{G}-\(measurable)} \\\ & = \mathbb{E}^{\mathbb{P}} \Big[ \mathbb{I}_{G} \cdot \frac{\mathbb{E}^{\mathbb{P}}[ZX ~ | ~ \mathcal{G}]}{\mathbb{E}^{\mathbb{P}}[Z ~ | ~ \mathcal{G}]} \cdot \mathbb{E}^{\mathbb{P}}\big[ Z ~ \big| ~ \mathcal{G} \big] \Big] \\\ & = \mathbb{E}^{\mathbb{P}} \Big[ \mathbb{I}_{G} \cdot \mathbb{E}^{\mathbb{P}} \big[ZX ~ \big| ~ \mathcal{G} \big] \Big] \\\ & = \mathbb{E}^{\mathbb{P}} \Big[ \mathbb{E}^{\mathbb{P}} \big[ZX \cdot \mathbb{I}_{G} ~ \big| ~ \mathcal{G} \big] \Big] \qquad \text{(\)\mathbb{I}{G}\( is \)\mathcal{G}-$measurable)} \\ & = \mathbb{E}^{\mathbb{P}} \big[ ZX \cdot \mathbb{I}{G} \big] \qquad \text{(Tower property)} \end{align} \]

证毕。