

Zunächst ein Hinweis: Statt die Dinge einfach passiv anzustarren, wenn man versucht, alles ausführlich auszupacken/auszurechnen, kommt man meistens auf die Antwort ; )
Nun zu der Erklärung: Beachte als Erstes, dass Φ folgendermaßen definiert ist. Sei Z irgendeine standardnormal verteilte ZV, kurz Z ~ N(0, 1). Dann definiert man
Φ(x) := ℙ[Z < x] für x ∈ ℝ.
Da ε[t] ~ N(0, σ²), gilt ε[t]/σ ~ N(0, 1) und damit gilt bspw.
ℙ[ε[t] ≤ –µ] = ℙ[ε[t]/σ ≤ –µ/σ]
= ℙ[ε[t]/σ < –µ/σ]
weil die Verteilung der ZV atomfrei ist
= Φ(–µ/σ)
weil ε[t]/σ ~ N(0, 1)
Jetzt rechne es halt durch:
ℙ[I[t] > 1] <— darum geht es eigentlich!
= ℙ[P[t]/P[t–1] > 1]
= ℙ[log(P[t]/P[t–1]) > log 1]
= ℙ[log P[t] - log P[t–1] > 0]
= ℙ[p[t] – p[t–1] > 0] <– ab hier fängt deren Berechnung an
= ℙ[µ + ε[t] > 0] <— vgl. mit rekursiver Formel
= ℙ[ε[t] > –µ]
= 1 – ℙ[ε[t] ≤ –µ]
= 1 – Φ(–µ/σ) <— siehe Erklärung oben
= Φ(µ/σ). <— Symmetrie-Eigenschaft von Φ)
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PS: I(t) ist keine „Dummyvariable“. Das ergibt keinen Sinn. I(t) ist eine Zufallsvariable.