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目次
1.1 概率空間
1.2 隨機變量與分布函數
1.3 數字特征、矩母函數與特征函數
1.4 收斂性
1.5 獨立性與條件期望
第2章 隨機過程的基本概念和基本類型
2.1 基本概念
2.2 有限維分布與Kolmogorov定理
2.3 隨機過程的基本類型
習 題
第3章 Poisson過程
3.1 Poisson 過程
3.2 與Poisson過程相聯系的若干分布
3.3 Poisson過程的推廣
習 題
第4章 更新過程
4.1 更新過程的定義及若干分布
4.2 更新方程及其應用
4.3 更新定理
4.4 更新過程的推廣
習 題
第5章 Markov鏈
5.1 基本概念
5.2 狀態的分類及性質
5.3 極限定理及平穩分布
5.4 Markov鏈的應用
5.5 連續時間Markov鏈
習 題
第6章 鞅
6.1 基本概念
6.2 鞅的停時定理及其應用
6.3 一致可積性
6.4 鞅收斂定理
6.5 連續鞅
習 題
第7章 Brown運動
7.1 基本概念與性質
7.2 Gauss過程
7.3 Brown運動的鞅性質
7.4 Brown運動的Markov性
7.5 Brown運動的最大值變量及反正弦律
7.6 Brown運動的幾種變化
7.7 高維Brown運動
習 題
第8章 隨機積分
8.1 關于隨機游動的積分
8.2 關于Brown運動的積分
8.3 Ito積分過程
8.4 Ito公式
8.5 隨機微分方程
習 題
第9章 隨機過程在金融中的應用
9.1 金融市場的術語與基本假定
9.2 BlackScholes模型
習 題
第10章 隨機過程在保險精算中的應用
10.1 基本概念
10.2 經典破產理論介紹
習 題
習題參考答案
參考文獻
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