1 概率論預(yù)備知識
1.1 離散隨機(jī)變量及其分布
1.2 連續(xù)隨機(jī)變量及其分布
1.3 隨機(jī)變量的矩
1.4 聯(lián)合分布及隨機(jī)向量
1.5 Copulas（*）
練習(xí)
2 統(tǒng)計(jì)方法
2.1 極限定理
2.2 置信區(qū)間
2.3 估計(jì)方法
2.4 最大似然估計(jì)
2.5 正態(tài)方差混合（Normal Variance Mixture）模型
2.6 指數(shù)的對數(shù)收益率分布
2.7 隨機(jī)序列的收斂性
練習(xí)
3 隨機(jī)過程建模
3.1 隨機(jī)過程介紹
3.2 常用隨機(jī)過程類型
3.3 離散時間馬爾可夫鏈
3.4 ?續(xù)時間馬爾可夫鏈
3.5 泊松過程
3.6 萊維（Levy）過程
3.7 保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)建模（*）
練習(xí)
4 擴(kuò)散過程
4.1 連續(xù)馬爾可夫過程
4.2 一些關(guān)于連續(xù)馬爾可夫過程的例子
4.3 擴(kuò)散過程
4.4 Kolmogorov方程
4.5 具有平穩(wěn)密度的擴(kuò)散過程
4.6 多維擴(kuò)散過程（*）
練習(xí)
5 鞅和隨機(jī)積分
5.1 鞅
5.2 二次變分與共變
5.3 交易利得的隨機(jī)積分形式
5.4 維納過程的伊藤積分
5.5 半鞅的隨機(jī)積分（*）
練習(xí)
6 伊藤公式
6.1 隨機(jī)鏈?zhǔn)椒▌t
6.2 多元伊藤公式
6.3 伊藤公式的應(yīng)用
6.4 伊藤公式的推廣
6.5 萊維定理（*）
6.6 伊藤公式的一個證明（*）
練習(xí)
7 隨機(jī)微分方程
7.1 隨機(jī)微分方程的解
7.2 帶有可加噪聲的線性隨機(jī)微分方程
7.3 帶有可乘噪聲的線性隨機(jī)微分方程
7.4 向量隨機(jī)微分方程
7.5 構(gòu)造隨機(jī)微分方程的顯式解
7.6 跳躍擴(kuò)散（*）
7.7 存在性與唯一性（*）
7.8 隨機(jī)微分方程的馬爾可夫解（*）
練習(xí)
8 期權(quán)定價(jià)簡介
8.1 期權(quán)
8.2 期權(quán)與Black—Scholes模型
8.3 Black—Scholes公式
8.4 歐式認(rèn)購期權(quán)的敏感性分析
8.5 歐式認(rèn)沽期權(quán)
8.6 模擬對沖
8.7 平方貝塞爾過程
練習(xí)
9 資產(chǎn)定價(jià)的不同方法
9.1 真實(shí)世界定價(jià)
9.2 精算定價(jià)
9.3 資本資產(chǎn)定價(jià)模型
9.4 風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)
9.5 Girsanov轉(zhuǎn)換和貝葉斯法則（*）
9.6 改變計(jì)價(jià)物（*）
9.7 Feynman-Kac公式（*）
練習(xí)
10 連續(xù)金融市場
10.1 基本證券賬戶和組合
10.2 增長最優(yōu)組合
10.3 上鞅的特征
10.4 真實(shí)世界定價(jià)
10.5 最佳表現(xiàn)組合GOP
10.6 CFM扣的分散化組合
練習(xí)
11 組合優(yōu)化
11.1 局部最優(yōu)組合
11.2 市場組合與GOP
11.3 期望效用最大化
11.4 不可復(fù)制的支付的定價(jià)問題
11.5 對沖
練習(xí)
12 隨機(jī)波動率建模
12.1 隨機(jī)波動率
12.2 修正CEV模型
12.3 局部波動率模型
12.4 隨機(jī)波動率模型
練習(xí)
13 最小市場模型
13.1 波動率和漂移率的參數(shù)化
13.2 典型最小市場模型
13.3 MMM下的衍生證券
13.4 帶隨機(jī)縮放參數(shù)的MMM（*）
練習(xí)
14 市場中的事件風(fēng)險(xiǎn)
14.1 跳躍擴(kuò)散市場
14.2 分散化組合
14.3 均值一方差組合優(yōu)化
14.4 兩市?模型的真實(shí)世界定價(jià)
練習(xí)
15 數(shù)值方法
15.1 隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生
15.2 情景模擬
15.3 經(jīng)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(xí)
16 練習(xí)答案
參考文獻(xiàn)