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金融學和保險學中的蒙特卡羅方法與模型 版權信息
- ISBN：9787111566939
- 條形碼：9787111566939 ; 978-7-111-56693-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
金融學和保險學中的蒙特卡羅方法與模型 本書特色
本書共八章，主要內容有：簡介與導讀、生成*數、蒙特卡羅方法：基本原理、連續時間*過程：連續路徑、模擬金融模型：連續路徑、連續時間*過程：連續路徑、模擬金融模型：非連續路徑、模擬精算模型。本書既有關于蒙特卡羅方法的理論分析，也有實際金融案例。在金融例子分析中，尤其以期權定價為主，非常契合國內對于金融衍生品的興趣。本書可作為高校金融工程、應用統計、計量經濟學、大數據挖掘等專業的相關教材，亦能滿足證券投資實務領域和保險精算領域從業人士了解國外蒙特卡羅方法應用的需要。
金融學和保險學中的蒙特卡羅方法與模型 內容簡介
本書共八章，主要內容有：簡介與導讀、生成隨機數、蒙特卡羅方法：基本原理、連續時間隨機過程：連續路徑、模擬金融模型：連續路徑、連續時間隨機過程：連續路徑、模擬金融模型：非連續路徑、模擬精算模型。本書既有關于蒙特卡羅方法的理論分析，也有實際金融案例。在金融例子分析中，尤其以期權定價為主，非常契合國內對于金融衍生品的興趣。本書可作為高校金融工程、應用統計、計量經濟學、大數據挖掘等專業的相關教材，亦能滿足證券投資實務領域和保險精算領域從業人士了解國外蒙特卡羅方法應用的需要。
金融學和保險學中的蒙特卡羅方法與模型 目錄
譯者的話
第１ 章 簡介與導讀
１. １ 簡介與概念 １
１. ２ 內容簡介 ２
１. ３ 如何使用這本書 ２
１. ４ 相關文獻 ３
１. ５ 致謝 ３
第２ 章 生成隨機數
２. １ 引言 ５
２. １. １ 如何生成隨機數 ５
２. １. ２ 隨機數生成器的質量標準 ６
２. １. ３ 術語 ７
２. ２ 隨機數生成器示例 ８
２. ２. １ 線性同余生成器 ８
２. ２. ２ 倍數遞歸生成器 １１
２. ２. ３ 生成器組合 １４
２. ２. ４ 延遲斐波納契生成器 １５
２. ２. ５ Ｆ ２ －線性生成器 １６
２. ２. ６ 非線性ＲＮＧｓ ２０
２. ２. ７ 更多的隨機數生成器 ２１
２. ２. ８ 改進ＲＮＧｓ ２２
２. ３ 檢驗和分析ＲＮＧｓ ２２
２. ３. １ 分析晶格結構 ２３
２. ３. ２ 等分布 ２３
２. ３. ３ 擴散能力 ２４
２. ３. ４ 統計檢驗 ２４
２. ４ 基于廣義分布生成隨機數 ２７
２. ４. １ 反演法 ２８
２. ４. ２ 接受￣拒絕法 ２９
２. ５ 選擇分布 ３１
２. ５. １ 生成正態分布隨機數 ３１
２. ５. ２ 生成Ｂｅｔａ 分布隨機數 ３２
２. ５. ３ 生成Ｗｅｉｂｕｌｌ 分布隨機數 ３３
２. ５. ４ 生成Ｇａｍｍａ 分布隨機數 ３３
２. ５. ５ 生成卡方分布隨機數 ３５
２. ６ 多元隨機變量 ３６
２. ６. １ 多變量正態分布 ３７
２. ６. ２ 評論: Ｃｏｐｕｌａｓ ３７
２. ６. ３ 條件分布中抽樣 ３８
２. ７ 作為隨機序列的替代的擬隨機序列 ３８
２. ７. １ Ｈａｌｔｏｎ 序列 ３９
２. ７. ２ Ｓｏｂｏｌ 序列 ４０
２. ７. ３ 隨機化擬蒙特卡羅方法 ４１
２. ７. ４ 混合型蒙特卡羅方法 ４２
２. ７. ５ 擬隨機序列和其他隨機分布 ４２
２. ８ 并行技術 ４２
２. ８. １ 蛙跳法 ４３
２. ８. ２ 序列劃分 ４３
２. ８. ３ 一些ＲＮＧｓ ４４
２. ８. ４ 獨立序列 ４４
２. ８. ５ 檢驗并行ＲＮＧｓ ４４
第３ 章 蒙特卡羅方法: 基本原理
３. １ 引言 ４５
３. ２ 強大數定律和蒙特卡羅方法 ４６
３. ２. １ 強大數定律 ４６
３. ２. ２ 原始蒙特卡羅方法 ４６
３. ２. ３ 蒙特卡羅方法: 一些初級應用 ４９
３. ３ 提高蒙特卡羅方法的收斂速度: 方差縮減技術 ５３
３. ３. １ 對偶變量 ５４
３. ３. ２ 控制變量法 ５６
３. ３. ３ 分層抽樣 ６１
Ⅴ
３. ３. ４ 條件抽樣的方差縮減技術 ６７
３. ３. ５ 重要性抽樣 ６９
３. ４ 方差縮減技術的進一步視角 ７７
３. ４. １ 更多的方法 ７７
３. ４. ２ 方差縮減技術的應用 ７９
第４ 章 連續時間隨機過程: 連續路徑
４. １ 引言 ８１
４. ２ 隨機過程和路徑: 基本定義 ８１
４. ３ 隨機過程的蒙特卡羅方法 ８４
４. ３. １ 蒙特卡羅和隨機過程 ８４
４. ３. ２ 模擬隨機過程路徑: 基準 ８５
４. ３. ３ 隨機過程的方差縮減 ８７
４. ４ 布朗運動和布朗橋 ８７
４. ４. １ 布朗運動屬性 ８９
４. ４. ２ 弱收斂和Ｄｏｎｓｋｅｒ 定理 ９１
４. ４. ３ 布朗橋 ９４
４. ５ Ｉｔ. 微積分的基礎 ９８
４. ５. １ Ｉｔ. 積分 ９８
４. ５. ２ Ｉｔ. 公式 １０３
４. ５. ３ 鞅表示和測度變化 １０５
４. ６ 隨機微分方程 １０６
４. ６. １ 隨機微分方程的基本結論 １０６
４. ６. ２ 線性隨機微分方程 １０８
４. ６. ３ 平方根隨機微分方程 １１０
４. ６. ４ 弗恩曼￣卡茨表示定理 １１０
４. ７ 模擬隨機微分方程的解 １１２
４. ７. １ 簡介和基本知識 １１２
４. ７. ２ 常微分方程的數值算法 １１３
４. ７. ３ 隨機微分方程的數值算法 １１７
４. ７. ４ ＳＤＥｓ 數值算法的收斂 １２１
４. ７. ５ 更多的ＳＤＥｓ 數值法 １２３
４. ７. ６ ＳＤＥｓ 數值方法的效率 １２５
４. ７. ７ 弱外推法 １２６
４. ７. ８ 多層蒙特卡羅方法 １２９
４. ８ 應為ＳＤＥ 選擇何種模擬方法 １３３
Ⅵ
第５ 章 模擬金融模型: 連續路徑
５. １ 引言 １３５
５. ２ 股票價格建模基礎 １３６
５. ３ 布萊克￣斯克爾斯類型的股票定價框架 １３７
５. ３. １ 一個重要的特殊情況: 布萊克￣斯克爾斯模型 １３９
５. ３. ２ 完全市場模型 １４１
５. ４ 期權的基本因子 １４２
５. ５ 期權定價的介紹 １４４
５. ５. １ 期權定價簡史 １４４
５. ５. ２ 通過復制原理進行期權定價 １４５
５. ５. ３ 在布萊克￣斯克爾斯假設條件下的股息 １５１
５. ６ 在布萊克￣斯克爾斯假設條
第１ 章 簡介與導讀
１. １ 簡介與概念 １
１. ２ 內容簡介 ２
１. ３ 如何使用這本書 ２
１. ４ 相關文獻 ３
１. ５ 致謝 ３
第２ 章 生成隨機數
２. １ 引言 ５
２. １. １ 如何生成隨機數 ５
２. １. ２ 隨機數生成器的質量標準 ６
２. １. ３ 術語 ７
２. ２ 隨機數生成器示例 ８
２. ２. １ 線性同余生成器 ８
２. ２. ２ 倍數遞歸生成器 １１
２. ２. ３ 生成器組合 １４
２. ２. ４ 延遲斐波納契生成器 １５
２. ２. ５ Ｆ ２ －線性生成器 １６
２. ２. ６ 非線性ＲＮＧｓ ２０
２. ２. ７ 更多的隨機數生成器 ２１
２. ２. ８ 改進ＲＮＧｓ ２２
２. ３ 檢驗和分析ＲＮＧｓ ２２
２. ３. １ 分析晶格結構 ２３
２. ３. ２ 等分布 ２３
２. ３. ３ 擴散能力 ２４
２. ３. ４ 統計檢驗 ２４
２. ４ 基于廣義分布生成隨機數 ２７
２. ４. １ 反演法 ２８
２. ４. ２ 接受￣拒絕法 ２９
２. ５ 選擇分布 ３１
２. ５. １ 生成正態分布隨機數 ３１
２. ５. ２ 生成Ｂｅｔａ 分布隨機數 ３２
２. ５. ３ 生成Ｗｅｉｂｕｌｌ 分布隨機數 ３３
２. ５. ４ 生成Ｇａｍｍａ 分布隨機數 ３３
２. ５. ５ 生成卡方分布隨機數 ３５
２. ６ 多元隨機變量 ３６
２. ６. １ 多變量正態分布 ３７
２. ６. ２ 評論: Ｃｏｐｕｌａｓ ３７
２. ６. ３ 條件分布中抽樣 ３８
２. ７ 作為隨機序列的替代的擬隨機序列 ３８
２. ７. １ Ｈａｌｔｏｎ 序列 ３９
２. ７. ２ Ｓｏｂｏｌ 序列 ４０
２. ７. ３ 隨機化擬蒙特卡羅方法 ４１
２. ７. ４ 混合型蒙特卡羅方法 ４２
２. ７. ５ 擬隨機序列和其他隨機分布 ４２
２. ８ 并行技術 ４２
２. ８. １ 蛙跳法 ４３
２. ８. ２ 序列劃分 ４３
２. ８. ３ 一些ＲＮＧｓ ４４
２. ８. ４ 獨立序列 ４４
２. ８. ５ 檢驗并行ＲＮＧｓ ４４
第３ 章 蒙特卡羅方法: 基本原理
３. １ 引言 ４５
３. ２ 強大數定律和蒙特卡羅方法 ４６
３. ２. １ 強大數定律 ４６
３. ２. ２ 原始蒙特卡羅方法 ４６
３. ２. ３ 蒙特卡羅方法: 一些初級應用 ４９
３. ３ 提高蒙特卡羅方法的收斂速度: 方差縮減技術 ５３
３. ３. １ 對偶變量 ５４
３. ３. ２ 控制變量法 ５６
３. ３. ３ 分層抽樣 ６１
Ⅴ
３. ３. ４ 條件抽樣的方差縮減技術 ６７
３. ３. ５ 重要性抽樣 ６９
３. ４ 方差縮減技術的進一步視角 ７７
３. ４. １ 更多的方法 ７７
３. ４. ２ 方差縮減技術的應用 ７９
第４ 章 連續時間隨機過程: 連續路徑
４. １ 引言 ８１
４. ２ 隨機過程和路徑: 基本定義 ８１
４. ３ 隨機過程的蒙特卡羅方法 ８４
４. ３. １ 蒙特卡羅和隨機過程 ８４
４. ３. ２ 模擬隨機過程路徑: 基準 ８５
４. ３. ３ 隨機過程的方差縮減 ８７
４. ４ 布朗運動和布朗橋 ８７
４. ４. １ 布朗運動屬性 ８９
４. ４. ２ 弱收斂和Ｄｏｎｓｋｅｒ 定理 ９１
４. ４. ３ 布朗橋 ９４
４. ５ Ｉｔ. 微積分的基礎 ９８
４. ５. １ Ｉｔ. 積分 ９８
４. ５. ２ Ｉｔ. 公式 １０３
４. ５. ３ 鞅表示和測度變化 １０５
４. ６ 隨機微分方程 １０６
４. ６. １ 隨機微分方程的基本結論 １０６
４. ６. ２ 線性隨機微分方程 １０８
４. ６. ３ 平方根隨機微分方程 １１０
４. ６. ４ 弗恩曼￣卡茨表示定理 １１０
４. ７ 模擬隨機微分方程的解 １１２
４. ７. １ 簡介和基本知識 １１２
４. ７. ２ 常微分方程的數值算法 １１３
４. ７. ３ 隨機微分方程的數值算法 １１７
４. ７. ４ ＳＤＥｓ 數值算法的收斂 １２１
４. ７. ５ 更多的ＳＤＥｓ 數值法 １２３
４. ７. ６ ＳＤＥｓ 數值方法的效率 １２５
４. ７. ７ 弱外推法 １２６
４. ７. ８ 多層蒙特卡羅方法 １２９
４. ８ 應為ＳＤＥ 選擇何種模擬方法 １３３
Ⅵ
第５ 章 模擬金融模型: 連續路徑
５. １ 引言 １３５
５. ２ 股票價格建模基礎 １３６
５. ３ 布萊克￣斯克爾斯類型的股票定價框架 １３７
５. ３. １ 一個重要的特殊情況: 布萊克￣斯克爾斯模型 １３９
５. ３. ２ 完全市場模型 １４１
５. ４ 期權的基本因子 １４２
５. ５ 期權定價的介紹 １４４
５. ５. １ 期權定價簡史 １４４
５. ５. ２ 通過復制原理進行期權定價 １４５
５. ５. ３ 在布萊克￣斯克爾斯假設條件下的股息 １５１
５. ６ 在布萊克￣斯克爾斯假設條
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