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Einführung

Bedeutung der (gewöhnlichen) Differential- und Integralrechnung

Vom Gewinnprozess bei einer Aktienkursen zum stochastischen Integral

Von einem Modell für den Aktienkurs selbst zu stochastischen Differentialgleichungen

Geschichte

1827: Robert Brown, 1900: Louis Bachelier, 1905: Albert Einstein, 1923: Norbert Wiener, 1931: Andrei Nikolajewitsch Kolmogorow, 1940: Wolfgang Döblin

Robert Jarrow, Philip Protter: A short history of stochastic integration and mathematical finance the early years, 1880–1970. In: IMS Lecture Notes Monograph. Band 45, 2004, S. 1–17 (PDF-Datei).

Paul-André Meyer: Stochastic Processes from 1950 to the Present. In: Journ@l Electronique d’Histoire des Probabilités et de la Statistique. Band 5, Nr. 1, 2009, S. 1–42 (PDF-Datei).

Begriffsbildungen, Aussagen und Modelle

Der Wiener-Prozess und seine analytischen Eigenschaften

Das Itō-Integral

Die Itō-Formel

Stochastische Differentialgleichungen

Maßwechsel/Girsanow

Zusammenhänge zwischen SDEs und PDEs

Numerik

Anwendungen

Finanzmathematik: Black-Scholes-Modell mit Verallgemeinerungen, Short-Rate-Modelle

Biologie: → Klebaner

Physik und Ingenieurwissenschaften: Stochastisches Filtern (Kalman-Bucy), Random Oszillators, Fokker-Planck

Literatur

Finanzmathematik

  • Albrecht Irle: Finanzmathematik: Die Bewertung von Derivaten. 3. Auflage. Springer Spektrum, Wiesbaden 2012, ISBN 978-3-8348-1574-3.
  • Andrea Pascucci: PDE and Martingale Methods in Option Pricing. Springer, Mailand u. a. 2011, ISBN 978-88-470-1780-1.
  • Stefan Reitz: Mathematik in der modernen Finanzwelt: Derivate, Portfoliomodelle und Ratingverfahren. Vieweg+Teubner, Wiesbaden 2011, ISBN 978-3-8348-0943-8.
  • J. Michael Steele: Stochastic Calculus and Financial Applications. Springer, New York 2001, ISBN 0-387-95016-8.