| | | 仿真與蒙特卡羅方法及其在金融與MCMC中的應用 [英]J.S.道格普那 | 該商品所屬分類:圖書 -> 機械工業出版社 | 【市場價】 | 574-832元 | 【優惠價】 | 359-520元 | 【作者】 | JS道格普那方紅 | 【出版社】 | 機械工業出版社 | 【ISBN】 | 9787111548829 | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品 一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品 一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品 一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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店鋪:機械工業出版社官方旗艦店 出版社:機械工業出版社 ISBN:9787111548829 商品編碼:10026499201102 品牌:機械工業出版社(CMP) 出版時間:2017-01-01 頁數:200 字數:397000 審圖號:9787111548829 作者:J.S.道格普那,方紅
"![baecf198635367d9.jpg](https://img10.360buyimg.com/cms/jfs/t1/180445/28/6295/377762/60b0bd82E6c4ef32e/baecf198635367d9.jpg) 商品參數 商品基本信息 | 商品名稱: | 仿真與蒙特卡羅方法及其在金融與MCMC中的應用 | 作者: | [英]J.S.道格普那 | 市場價: | 69.00 | ISBN號: | 9787111548829 | 版次: | 1-1 | 出版日期: | 2016-12 | 頁數: | 303 | 字數: | 397 | 出版社: | 機械工業出版社 | 內容介紹 內容簡介 | 本書主要針對攻讀數學、統計學、金融數學、運籌學和計算機科學等專業學位的學生,以及那些希望了解新的仿真理論和實踐的相關專業人士。書中介紹了蒙特卡羅方法在金融中的應用,並且將仿真用作呈現金融工程中模型和思想的工具。本書的特色在於深度解析了仿真的理論,包括方差減少方法中的重要研究及其在金融數學中的應用案例、馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法和離散事件仿真。 本書的每章都包含了精選的問題,並在書後的附錄部分給出問題的解答。附錄包含了仿真程序的Maple工作表。該工作表也可以從與本書配套的wangzhan上下載。這樣做的目的是鼓勵讀者在仿真實驗的有效設計中親自動手實踐。 本書源自作者在愛丁堡大學過去幾年裡的教學實踐,它同樣也會受到從事金融業、統計學與運籌學研究的人員的青睞。 | 目錄 目錄 | 譯者序 序言 術語表 *1章仿真與蒙特卡羅方法簡介1 1.1 定積分的求解1 1.2 蒙特卡羅方法是積分估計3 1.3 例子5 1.4 基於Maple軟件的仿真7 1.5 問題12 *2章均勻隨機數15 2.1 線性同餘發生器15 2.1.1 混合線性同餘發生器16 2.1.2 乘性同餘發生器20 2.2 隨機數的理論檢驗23 2.2.1 由維數增加帶來的問題25 2.3 混合發生器26 2.4 經驗檢驗26 2.4.1 頻數檢驗27 2.4.2 序列檢驗28 2.4.3 其他經驗檢驗方法28 2.5 組合發生器29 2.6 隨機數發生器的種子29 2.7 問題30 第3章生成非均勻隨機數的一般方法33 3.1 累積分布函數的逆變換33 3.2 包圍取舍采樣法35 3.3 均勻比值采樣法39 3.4 自適應取舍采樣法43 3.5 問題47 第4章標準分布隨機數的生成53 4.1 標準正態分布53 4.1.1 Box*Müller方法53 4.1.2 改進的包圍取舍采樣法54 4.2 對數正態分布56 4.正態分布57 4.4 Gamma分布58 4.4.1 Cheng的log*logistic方法59 4.5 Beta分布60 4.5.1 Beta log*logistic方法61 4.6 χ2分布62 4.7 學生t分布63 4.8 廣義逆高斯分布64 4.9 泊松分布66 4.10 二項分布67 4.11 負二項分布68 4.12 問題68 第5章方差減少71 5.1 對偶變量71 5.2 重要采樣74 5.2.1 獨立同分布隨機變量和的超越概率77 5.3 分層采樣80 5.3.1 分層采樣的例子82 5.3.2 後分層采樣法85 5.4 控制變量88 5.5 條件蒙特卡羅方法91 5.6 問題93 第6章仿真與金融96 6.1 布朗運動96 6.2 資產價格運動98 6.3 簡單衍生品和期權的定價100 6.3.1 歐式看漲期權101 6.3.2 歐式看跌期權103 6.3.3 持續收益103 6.3.4 Delta套期保值104 6.3.5 離散套期保值104 6.4 亞式期權106 6.4.1 樸素仿真106 6.4.2 基於重要采樣和分層采樣的仿真107 6.5 一籃子期權111 6.6 隨機波動率114 6.7 問題118 第7章離散事件仿真121 7.1 泊松過程121 7.2 依時泊松過程125 7.3 平面上的泊松過程127 7.4 馬爾可夫鏈128 7.4.1 離散時間馬爾可夫鏈128 7.4.2 連續時間馬爾可夫鏈129 7.5 再生分析129 7.6 基於三段法的G/G/1排隊繫統仿真131 7.7 醫院病房仿真135 7.8 問題137 第8章馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法142 8.1 貝葉斯統計142 8.2 馬爾可夫鏈和Metropolis*Hastings算法143 8.3 基於獨立采樣的可靠性推斷147 8.4 逐分量Metropolis*Hastings采樣和Gibbs采樣149 8.4.1 多重失效率的估計151 8.4.2 捕獲*再捕獲155 8.4.3*小修156 8.5 Gibbs采樣的其他方面160 8.5.1切片采樣160 8.5.2完備162 8.6問題163 第9章解答170 9.1 解答1 170 9.2 解答2 170 9.3 解答3 173 9.4 解答4 175 9.5 解答5 178 9.6 解答6 179 9.7 解答7185 9.8 解答8187 附錄1 *1章問題求解190 附錄2 隨機數發生器206 附錄3 計算接受概率208 附錄4 隨機數發生器(標準分布)212 附錄5 方差減少217 附錄6 仿真與金融226 附錄7 離散事件仿真258 附錄8 馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法276 參考文獻300
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