Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634558)
Контекстум
.

Элементарный курс теории вероятностей. Стохастические процессы и финансовая математика (650,00 руб.)

0   0
Первый авторЧжун К. Л.
АвторыАитСахлиа Ф. , Лагутин М. Б.
ИздательствоМ.: Лаборатория знаний
Страниц458
ID443288
АннотацияПеревод 4-го издания популярного учебника по теории вероятностей и ее приложениям, написанного известными американскими математиками из Станфордского университета. Четвертое издание дополнено двумя новыми главами, посвященными финансовой математике.
Кому рекомендованоДля студентов, преподавателей, исследователей и практиков в экономике, психологии, социологии, медицине и в других областях, где используются статистические методы и теория вероятностей.
ISBN978-5-93208-572-1
УДК519.2
ББК22.17
Чжун, К.Л. Элементарный курс теории вероятностей. Стохастические процессы и финансовая математика = Elementary Probability Theory with Stochastic Processes and an Introduction to Mathematical Finance : [учебник] / Ф. АитСахлиа; пер. М.Б. Лагутин; К.Л. Чжун .— 4-е изд., электрон. — Москва : Лаборатория знаний, 2021 .— 458 с. : ил. — Пер. 4-го англ. изд.; Дериватив. изд. на основе печ. аналога (М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007); Электрон. текстовые дан. (1 файл pdf : 458 с.); Систем. требования: Adobe Reader XI; экран 10" .— ISBN 978-5-93208-572-1 .— URL: https://rucont.ru/efd/443288 (дата обращения: 18.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

5.3, 5.4 (последовательный отбор и урновая схема Пойа), 7.2 (пуассоновский процесс) и, вероятно, с какими-то фрагментами из дополнений, данный материал обеспечивает постепенный логичный переход к изучению теории случайных процессов. <...> Теория множеств Давайте рассмотрим также и соответствующие «менее емкие» множества: (a′) гнилые яблоки в мешке; (b′) пациенты, которым данное лечение помогает; (c′) студенты, специализирующиеся по математике; (d′) молекулы, двигающиеся вверх; (e′) исходы, при которых на всех шести костях выпали разные цифры; (f′) точки, принадлежащие небольшой области в центре мишени, называемой «глазом быка». <...> Выборочное пространство состоит из некоторого количества точек и просто служит названием для полной совокупности точек. <...> Любое множество из примеров (a)–(f) может рассматриваться как выборочное пространство. <...> Выборочное пространство всегда будет обозначаться заглавной греческой буквой Ω. <...> Конечно, можно спорить о том, что такое «гнилые яблоки» или попытаться пошутить, что при бросании шести игральных костей на тротуар какие-то из них могут провалиться в канализационный люк. <...> Каждая двухуровневая классификация разбивает выборочное пространство на два непересекающихся множества, а если наложить несколько разбиений одно на другое, то получим, в частности, следующие тождества: Ω = (A+Ac)(B +Bc) = AB +ABc +AcB +AcBc, Ω = (A+Ac)(B +Bc)(C +Cc) = = ABC +ABCc +ABcC +ABcCc +AcBC + +AcBCc +AcBcC +AcBcCc. <...> Эти атомы обладают замечательным свойством, которое может быть проиллюстрировано на примере трех множеств: вне зависимости от того, какие операции вы применяете к множествам A, B, C, и сколько раз вы делаете это, множество, появляющееся в результате, всегда представляется как объединение некоторых из атомов, участвуABcCc Bc ABcC AcBcC AcBcCc (1.3.4) (1.3.5) ABC B ABCc A Рис. <...> При бросании игральной кости может осуществится один из шести исходов. <...> Сравнивая выпадение определенного номера (грани) (2.1.4) Насколько |A|+|B| превосходит |A∪B|? <...> Уже само нанесение номеров на грани <...>
Элементарный_курс_теории_вероятностей._Стохастические_процессы_и финансовая_математика.pdf
К. Л. Чжун, Ф. АитСахлиа ЭЛЕМЕНТАРНЬIЙ КУРС ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ СТОХАСТИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ И ФИНАНСОВАЯ МАТЕМАТИКА Перевод с 4го английского издания М. Б. Лагутина 4е издание, электронное Москва Лаборатория знаний 2021
Стр.4
ББКУДК 519.2 22.17 Ч-57 Чжун К. Л. Ч-57 Элементарный курс теории вероятностей. Стохастические процессы и финансовая математика / К. Л. Чжун, Ф. АитСахлиа ; пер. с англ. — 4-е изд., электрон. —М. : Лаборатория знаний, 2021. — 458 с. — Систем. требования: Adobe Reader XI ; экран 10". — Загл. с титул. экрана. —Текст : электронный. ISBN 978-5-93208-572-1 Перевод 4-го издания популярного учебника по теории вероятностей и ее приложениям, написанного известными американскими математиками из Станфордского университета. Четвертое издание дополнено двумя новыми главами, посвященными финансовой математике. Для студентов, преподавателей, исследователей и практиков в экономике, психологии, социологии, медицине и в других областях, где используются статистические методы и теория вероятностей. ББКУДК 519.2 22.17 Деривативное издание на основе печатного аналога: Элементарный курс теории вероятностей. Стохастические процессы и финансовая математика / К. Л. Чжун, Ф. АитСахлиа ; пер. с англ. — М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. — 455 с. : ил. ISBN 978-5-94774-347-0. В соответствии со ст. 1299 и 1301 ГК РФ при устранении ограничений, установленных техническими средствами защиты авторских прав, правообладатель вправе требовать от нарушителя возмещения убытков или выплаты компенсации Translation from the English language edition: Elementary Probability Theory by Kai Lai Chung and Farid AitSahlia © 2003, 1979, 1975, 1974 Springer-Verlag New York, Inc. Springer is a part of Springer Science+Business Media All Rights Reserved ISBN 978-5-93208-572-1 © Перевод на русский язык, Лаборатория знаний, 2015
Стр.5
Оглавление Предисловие к четвертому изданию . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 Предисловие к третьему изданию . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 Предисловие ко второму изданию . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 Предисловие к первому изданию . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 О введении в финансовую математику . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 Глава 1. Теория множеств . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.1. Множества выборочного пространства . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.2. Операции над множествами . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.3. Разные формулы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.4. Индикатор . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 Глава 2. Вероятность . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.1. Подсчет вероятностей . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.2. Определение и примеры . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.3. Следствия аксиом . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 2.4. Независимые события . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2.5. Арифметическая плотность . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 Задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 Глава 3. Комбинаторика . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.1. Основное правило . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.2. Модели случайного выбора . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 3.3. Модели размещения. Биномиальные коэффициенты. . . . . 71 3.4. Как решать комбинаторные задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 Задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 Глава 4. Случайные величины . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 4.1. Что такое случайная величина? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 4.2. Как образуются случайные величины? . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 4.3. Распределение и математическое ожидание . . . . . . . . . . . . . . 103 4.4. Целочисленные случайные величины . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 4.5. Случайные величины, имеющие плотности . . . . . . . . . . . . . . 115 4.6. Общий случай . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 Задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
Стр.454
454 Оглавление Приложение 1. Сигма-алгебры и общее определение случайной величины . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 Глава 5. Условные вероятности и независимость . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 5.1. Примеры вычисления условных вероятностей . . . . . . . . . . . 140 5.2. Основные формулы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 5.3. Последовательный выбор . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 5.4. Урновая схема Пойа . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 5.5. Независимость и связанные с ней понятия . . . . . . . . . . . . . . . 167 5.6. Генетические модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 Задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 Глава 6. Среднее, дисперсия и преобразования случайных величин . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192 6.1. Основные свойства математического ожидания . . . . . . . . . . 192 6.2. Случай, когда есть плотность . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197 6.3. Теоремы умножения. Дисперсия и ковариация . . . . . . . . . . . 202 6.4. Полиномиальное распределение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209 6.5. Производящая функция и другие преобразования . . . . . . . 216 Задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 Глава 7. Пуассоновское и нормальное распределения . . . . . . . . . . . . . 233 7.1. Модели, в которых используется пуассоновское распределение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233 7.2. Пуассоновский процесс . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241 7.3. От биномиального закона к нормальному . . . . . . . . . . . . . . . 254 7.4. Нормальное распределение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261 7.5. Центральная предельная теорема . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265 7.6. Закон больших чисел . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273 Задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281 Приложение 2. Формула Стирлинга и теорема Муавра—Лапласа . 285 Глава 8. От случайных блужданий к цепям Маркова . . . . . . . . . . . . . 288 8.1. Задача о бродяге и задача о разорении игрока . . . . . . . . . . . 288 8.2. Предельные схемы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295 8.3. Переходные вероятности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302 8.4. Структура цепей Маркова . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312 8.5. Дальнейшее развитие . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321 8.6. Стационарное распределение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 329 8.7. Вероятности поглощения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343 Задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355 Приложение 3. Мартингалы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365
Стр.455
Оглавление 455 Глава 9. Инвестирование на основе средних и дисперсий . . . . . . . . . 370 9.1. Финансовый букварь . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 370 9.2. Доходность активов и риск . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 372 9.3. Портфель инвестора . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 377 9.4. Диверсификация . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 378 9.5. Оптимизация на основе средних и дисперсий . . . . . . . . . . . . 380 9.6. Распределения доходности активов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 390 9.7. Устойчивые распределения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 392 Задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 397 Приложение 4. Распределение Парето и устойчивые законы . . . . . . 399 Глава 10. Расчет цены опциона . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 406 10.1. Основные понятия, относящиеся к опционам . . . . . . . . . . . . 406 10.2. Цена опциона при отсутствии арбитража: 1-периодная модель . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 416 10.3. Цена опциона при отсутствии арбитража: N-периодная модель . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423 10.4. Фундаментальные теоремы оценивания опционов . . . . . . . . 429 Задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 430 Ответы к задачам . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 432 Литература . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 444 Функция стандартного нормального распределения . . . . . . . . . . . . . . . 446 Предметный указатель . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 448
Стр.456