Markovprozesse und stochastische Differentialgleichungen: Vom Zufallsspaziergang zur Black-Scholes-Formel

· Springer-Verlag
e-Buku
146
Halaman
Rating dan ulasan tidak disahkan  Ketahui Lebih Lanjut

Perihal e-buku ini

In diesem Lehrbuch werden einige Themen aus der Stochastik behandelt, die auf dem Begriff des Markovprozesses aufbauen. Dabei sind Markovprozesse stochastische Prozesse, für welche die Prognose für das zufällige Verhalten in der Zukunft nur von der gegenwärtigen Position abhängt. Die zentralen Begriffe der Markovprozesse werden anschaulich erklärt und mit Beispielen motiviert. Der Text beschäftigt sich danach mit der Brownschen Bewegung, stochastischen Integralen und stochastischen Differentialgleichungen und beschreibt ausführlich die fundamentale Ito-Formel. Eine der klassischen Anwendungen von stochastischen Differentialgleichungen sind Monte-Carlo-Verfahren zur Lösung von partiellen Differentialgleichungen. In den beiden letzten Kapiteln werden einige der grundlegenden Begriffe der Finanzmathematik eingeführt und es wird gezeigt, wie man Methoden der stochastischen Differentialgleichungen erfolgreich einsetzen kann, um Optionen korrekt zu bewerten (Black-Scholes-Formel).

Perihal pengarang

Prof. Dr. Ehrhard Behrends ist Professor für Mathematik an der Freien Universität Berlin. Er ist Autor und Herausgeber zahlreicher Lehrbücher und populärer Bücher.

Berikan rating untuk e-Buku ini

Beritahu kami pendapat anda.

Maklumat pembacaan

Telefon pintar dan tablet
Pasang apl Google Play Books untuk Android dan iPad/iPhone. Apl ini menyegerak secara automatik dengan akaun anda dan membenarkan anda membaca di dalam atau luar talian, walau di mana jua anda berada.
Komputer riba dan komputer
Anda boleh mendengar buku audio yang dibeli di Google Play menggunakan penyemak imbas web komputer anda.
eReader dan peranti lain
Untuk membaca pada peranti e-dakwat seperti Kobo eReaders, anda perlu memuat turun fail dan memindahkan fail itu ke peranti anda. Sila ikut arahan Pusat Bantuan yang terperinci untuk memindahkan fail ke e-Pembaca yang disokong.