Cantitate/Preț
Produs

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

Autor Ehrhard Behrends
de Limba Germană Paperback – 6 dec 2012
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).
 
 
 
 
Citește tot Restrânge

Preț: 17903 lei

Nou

Puncte Express: 269

Preț estimativ în valută:
3426 3555$ 2864£

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 17-31 martie

Preluare comenzi: 021 569.72.76

Specificații

ISBN-13: 9783658009878
ISBN-10: 365800987X
Pagini: 146
Ilustrații: VIII, 146 S. 20 Abb., 1 Abb. in Farbe.
Dimensiuni: 168 x 240 x 10 mm
Greutate: 0.31 kg
Ediția:2013
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Spektrum
Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Public țintă

Upper undergraduate

Cuprins

Vorbereitungen - Markovprozesse - Markovketten - Optimales Stoppen auf Markovketten - Die Brownsche Bewegung - Stochastische Differentialgleichungen - Die Ito-Formel - Monte-Carlo-Verfahren - Finanzmathematik - Black-Scholes-Formel

Notă biografică

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

Textul de pe ultima copertă

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).
Der Inhalt
Vorbereitungen - Markovprozesse - Markovketten - Optimales Stoppen auf Markovketten - Die Brownsche Bewegung - Stochastische Differentialgleichungen - Die Ito-Formel - Monte-Carlo-Verfahren - Finanzmathematik - Black-Scholes-Formel


Die Zielgruppen
Studierende der Mathematik ab dem 4./5.  Semester
Studierende aller Fachrichtungen, in denen Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik eine Rolle spielen
Praktiker in dem Bereich Finanzmathematik
Der Autor
Prof. Dr. Ehrhard Behrends ist Professor für Mathematik an der Freien Universität Berlin. Er ist Autor und Herausgeber zahlreicher Lehrbücher und populärer Bücher.

Caracteristici

Auf der Grundlage seines Buches über "Elementare Stochastik" stellt der Autor Markovprozesse verständlich und motivierend dar
Das Buch gibt eine Einführung in stochastische Differentialgleichungen und ihre zahlreichen Anwendungen
Insbesondere wird gezeigt, wie man die Methoden in der Finanzmathematik erfolgreich einsetzen kann, um Optionen korrekt zu bewerten