金融學(xué)和保險(xiǎn)學(xué)中的蒙特卡羅方法與模型
定 價(jià):88 元
叢書名:國(guó)外實(shí)用金融統(tǒng)計(jì)叢書
- 作者:Ralf Korn, Elke Korn, Gerald Kroisandt
- 出版時(shí)間:2017/9/25
- ISBN:9787111566939
- 出 版 社:機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:G111.7
- 頁(yè)碼:352
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16K
本書共八章,主要內(nèi)容有:簡(jiǎn)介與導(dǎo)讀、生成隨機(jī)數(shù)、蒙特卡羅方法:基本原理、連續(xù)時(shí)間隨機(jī)過程:連續(xù)路徑、模擬金融模型:連續(xù)路徑、連續(xù)時(shí)間隨機(jī)過程:連續(xù)路徑、模擬金融模型:非連續(xù)路徑、模擬精算模型。本書既有關(guān)于蒙特卡羅方法的理論分析,也有實(shí)際金融案例。在金融例子分析中,尤其以期權(quán)定價(jià)為主,非常契合國(guó)內(nèi)對(duì)于金融衍生品的興趣。本書可作為高校金融工程、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、大數(shù)據(jù)挖掘等專業(yè)的相關(guān)教材,亦能滿足證券投資實(shí)務(wù)領(lǐng)域和保險(xiǎn)精算領(lǐng)域從業(yè)人士了解國(guó)外蒙特卡羅方法應(yīng)用的需要。
譯者的話
第1 章 簡(jiǎn)介與導(dǎo)讀
。. 1 簡(jiǎn)介與概念 1
。. 2 內(nèi)容簡(jiǎn)介 2
。. 3 如何使用這本書 2
。. 4 相關(guān)文獻(xiàn) 3
。. 5 致謝 3
第2 章 生成隨機(jī)數(shù)
。. 1 引言 5
。. 1. 1 如何生成隨機(jī)數(shù) 5
。. 1. 2 隨機(jī)數(shù)生成器的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn) 6
。. 1. 3 術(shù)語 7
2. 2 隨機(jī)數(shù)生成器示例 8
。. 2. 1 線性同余生成器 8
2. 2. 2 倍數(shù)遞歸生成器 11
。. 2. 3 生成器組合 14
。. 2. 4 延遲斐波納契生成器 15
。. 2. 5 F 2 -線性生成器 16
。. 2. 6 非線性RNGs 20
。. 2. 7 更多的隨機(jī)數(shù)生成器 21
2. 2. 8 改進(jìn)RNGs 22
。. 3 檢驗(yàn)和分析RNGs 22
2. 3. 1 分析晶格結(jié)構(gòu) 23
。. 3. 2 等分布 23
2. 3. 3 擴(kuò)散能力 24
。. 3. 4 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 24
。. 4 基于廣義分布生成隨機(jī)數(shù) 27
。. 4. 1 反演法 28
。. 4. 2 接受 ̄拒絕法 29
。. 5 選擇分布 31
。. 5. 1 生成正態(tài)分布隨機(jī)數(shù) 31
。. 5. 2 生成Beta 分布隨機(jī)數(shù) 32
2. 5. 3 生成Weibull 分布隨機(jī)數(shù) 33
。. 5. 4 生成Gamma 分布隨機(jī)數(shù) 33
2. 5. 5 生成卡方分布隨機(jī)數(shù) 35
。. 6 多元隨機(jī)變量 36
2. 6. 1 多變量正態(tài)分布 37
。. 6. 2 評(píng)論: Copulas 37
2. 6. 3 條件分布中抽樣 38
。. 7 作為隨機(jī)序列的替代的擬隨機(jī)序列 38
2. 7. 1。龋幔欤簦铮 序列 39
。. 7. 2。樱铮猓铮 序列 40
。. 7. 3 隨機(jī)化擬蒙特卡羅方法 41
。. 7. 4 混合型蒙特卡羅方法 42
2. 7. 5 擬隨機(jī)序列和其他隨機(jī)分布 42
。. 8 并行技術(shù) 42
2. 8. 1 蛙跳法 43
。. 8. 2 序列劃分 43
2. 8. 3 一些RNGs 44
。. 8. 4 獨(dú)立序列 44
。. 8. 5 檢驗(yàn)并行RNGs 44
第3 章 蒙特卡羅方法: 基本原理
。. 1 引言 45
3. 2 強(qiáng)大數(shù)定律和蒙特卡羅方法 46
。. 2. 1 強(qiáng)大數(shù)定律 46
。. 2. 2 原始蒙特卡羅方法 46
。. 2. 3 蒙特卡羅方法: 一些初級(jí)應(yīng)用 49
。. 3 提高蒙特卡羅方法的收斂速度: 方差縮減技術(shù) 53
3. 3. 1 對(duì)偶變量 54
。. 3. 2 控制變量法 56
。. 3. 3 分層抽樣 61
Ⅴ
。. 3. 4 條件抽樣的方差縮減技術(shù) 67
。. 3. 5 重要性抽樣 69
3. 4 方差縮減技術(shù)的進(jìn)一步視角 77
。. 4. 1 更多的方法 77
。. 4. 2 方差縮減技術(shù)的應(yīng)用 79
第4 章 連續(xù)時(shí)間隨機(jī)過程: 連續(xù)路徑
。. 1 引言 81
。. 2 隨機(jī)過程和路徑: 基本定義 81
。. 3 隨機(jī)過程的蒙特卡羅方法 84
4. 3. 1 蒙特卡羅和隨機(jī)過程 84
。. 3. 2 模擬隨機(jī)過程路徑: 基準(zhǔn) 85
4. 3. 3 隨機(jī)過程的方差縮減 87
。. 4 布朗運(yùn)動(dòng)和布朗橋 87
。. 4. 1 布朗運(yùn)動(dòng)屬性 89
。. 4. 2 弱收斂和Donsker 定理 91
。. 4. 3 布朗橋 94
4. 5。桑. 微積分的基礎(chǔ) 98
4. 5. 1 It. 積分 98
。. 5. 2 It. 公式 103
。. 5. 3 鞅表示和測(cè)度變化 105
4. 6 隨機(jī)微分方程 106
。. 6. 1 隨機(jī)微分方程的基本結(jié)論 106
。. 6. 2 線性隨機(jī)微分方程 108
。. 6. 3 平方根隨機(jī)微分方程 110
。. 6. 4 弗恩曼 ̄卡茨表示定理 110
。. 7 模擬隨機(jī)微分方程的解 112
4. 7. 1 簡(jiǎn)介和基本知識(shí) 112
。. 7. 2 常微分方程的數(shù)值算法 113
。. 7. 3 隨機(jī)微分方程的數(shù)值算法 117
。. 7. 4。樱模牛 數(shù)值算法的收斂 121
。. 7. 5 更多的SDEs 數(shù)值法 123
。. 7. 6。樱模牛 數(shù)值方法的效率 125
。. 7. 7 弱外推法 126
4. 7. 8 多層蒙特卡羅方法 129
。. 8 應(yīng)為SDE 選擇何種模擬方法 133
Ⅵ
第5 章 模擬金融模型: 連續(xù)路徑
。. 1 引言 135
。. 2 股票價(jià)格建模基礎(chǔ) 136
。. 3 布萊克 ̄斯克爾斯類型的股票定價(jià)框架 137
。. 3. 1 一個(gè)重要的特殊情況: 布萊克 ̄斯克爾斯模型 139
5. 3. 2 完全市場(chǎng)模型 141
5. 4 期權(quán)的基本因子 142
。. 5 期權(quán)定價(jià)的介紹 144
。. 5. 1 期權(quán)定價(jià)簡(jiǎn)史 144
5. 5. 2 通過復(fù)制原理進(jìn)行期權(quán)定價(jià) 145
。. 5. 3 在布萊克 ̄斯克爾斯假設(shè)條件下的股息 151
5. 6 在布萊克 ̄斯克爾斯假設(shè)條