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出版社:漢語大詞典 ISBN:9787543218529 商品編碼:1027552789 開本:16 出版時間:2011-01-01 代碼:78 作者:埃克哈德·普拉滕,大衛·西斯,譯者:陳代雲
" 基本信息 - 商品名稱:數理金融基準分析法/**金融學譯叢
- 作者:(澳)埃克哈德·普拉滕//大衛·西斯|譯者:陳代雲
- 代碼:78
- 出版社:漢語大詞典
- ISBN號:9787543218529
其他參考信息 - 出版時間:2011-01-01
- 印刷時間:2011-01-01
- 版次:1
- 印次:1
- 開本:16開
- 包裝:平裝
- 頁數:675
- 字數:829千字
編輯推薦語 這本由埃克哈德·普拉滕和大衛·西斯合著的《數理金融基準分析法》是**金融學譯叢之一,是*新講解金融學基本理論與方法的著作。它包括數理金融中衍生證券定價的所有基本理論,其中對基準定價方法的介紹是同類圖書所沒有的。 內容提要 本書是由埃克哈德·普拉滕和大衛·西斯合著的《數理金融基準分析法 》,分兩個部分。**部分介紹了概率理論、統計學、隨機微積分以及帶跳 躍的隨機微分方程中的一些必要工具。第二部分專門介紹了基準分析法的金 融建模。這一部分對衍生工具的真實世界定價與對衝的多種數量方法進行了 解釋。其應用的一般性框架可以增進讀者對隨機波動率本質的了解。 《數理金融基準分析法》適用於數量分析師、研究生以及金融、經濟和 保險領域的從業人士。它旨在為具有一定數學或數量背景的讀者提供一個自 成體繫、容易理解但又具有數學意義上的嚴謹性的數理金融入門讀物。*後 ,我們相信本書通過對基準分析法的威力和廣泛適用性的描述將激起讀者們 對基準分析法的濃厚興趣。 目錄 1 概率論預備知識 1.1 離散隨機變量及其分布 1.2 連續隨機變量及其分布 1.3 隨機變量的矩 1.4 聯合分布及隨機向量 1.5 Copulas(*) 練習 2 統計方法 2.1 極限定理 2.2 置信區間 2.3 估計方法 2.4 *大似然估計 2.5 正態方差混合(Normal Variance Mixture)模型 2.6 指數的對數收益率分布 2.7 隨機序列的收斂性 練習 3 隨機過程建模 3.1 隨機過程介紹 3.2 常用隨機過程類型 3.3 離散時間馬爾可夫鏈 3.4 連續時間馬爾可夫鏈 3.5 泊松過程 3.6 萊維(Levy)過程 3.7 保險風險建模(*) 練習 4 擴散過程 4.1 連續馬爾可夫過程 4.2 一些關於連續馬爾可夫過程的例子 4.3 擴散過程 4.4 Kolmogorov方程 4.5 具有平穩密度的擴散過程 4.6 多維擴散過程(*) 練習 5 鞅和隨機積分 5.1 鞅 5.2 二次變分與共變 5.3 交易利得的隨機積分形式 5.4 維納過程的伊籐積分 5.5 半鞅的隨機積分(*) 練習 6 伊籐公式 6.1 隨機鏈式法則 6.伊籐公式 6.3 伊籐公式的應用 6.4 伊籐公式的推廣 6.5 萊維定理(*) 6.6 伊籐公式的一個證明(*) 練習 7 隨機微分方程 7.1 隨機微分方程的解 7.2 帶有可加噪聲的線性隨機微分方程 7.3 帶有可乘噪聲的線性隨機微分方程 7.4 向量隨機微分方程 7.5 構造隨機微分方程的顯式解 7.6 跳躍擴散(*) 7.7 存在性與**性(*) 7.8 隨機微分方程的馬爾可夫解(*) 練習 8 期權定價簡介 8.1 期權 8.2 期權與Black—Scholes模型 8.3 Black—Scholes公式 8.4 歐式認購期權的敏感性分析 8.5 歐式認沽期權 8.6 模擬對衝 8.7 平方貝塞爾過程 練習 9 資產定價的不同方法 9.1 真實世界定價 9.2 精算定價 9.3 資本資產定價模型 9.4 風險中性定價 9.5 Girsanov轉換和貝葉斯法則(*) 9.6 改變計價物(*) 9.7 Feynman-Kac公式(*) 練習 10 連續金融市場 10.1 基本證券賬戶和組合 10.2 增長*優組合 10.3 上鞅的特征 10.4 真實世界定價 10.5 *佳表現組合GOP 10.6 CFM扣的分散化組合 練習 11 組合優化 11.1 局部*優組合 11.2 市場組合與GOP 11.3 期望效用*大化 11.4 不可復制的支付的定價問題 11.5 對衝 練習 12 隨機波動率建模 12.1 隨機波動率 12.2 修正CEV模型 12.3 局部波動率模型 12.4 隨機波動率模型 練習 13 *小市場模型 13.1 波動率和漂移率的參數化 13.2 典型*小市場模型 13.3 MMM下的衍生證券 13.4 帶隨機縮放參數的MMM(*) 練習 14 市場中的事件風險 14.1 跳躍擴散市場 14.2 分散化組合 14.3 均值一方差組合優化 14.4 兩市場模型的真實世界定價 練習 15 數值方法 15.1 隨機數產生 15.2 情景模擬 15.3 經典蒙特卡洛方法 15.4 SDEs的蒙特卡洛模擬 15.5 SDEs泛函的方差縮減 15.6 樹方法 15.7 有限差分法 練習 16 練習答案 參考文獻
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