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高维与间断:QMC方法在数量金融中的新挑战

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
主要符号对照表第9-10页
第1章 引言第10-16页
    1.1 选题背景和意义第10-14页
        1.1.1 高维对拟蒙特卡洛方法的影响第11-12页
        1.1.2 非光滑结构对拟蒙特卡洛方法的影响第12页
        1.1.3 光滑化方法第12-13页
        1.1.4 拟蒙特卡洛方法的理论收敛速度第13-14页
        1.1.5 分层抽样技术第14页
    1.2 本文的贡献第14-15页
    1.3 本文结构安排第15-16页
第2章 预备知识第16-36页
    2.1 传统的数值积分法则第16-17页
    2.2 蒙特卡洛方法第17-18页
    2.3 序列的偏差和拟蒙特卡洛方法的误差界第18-20页
    2.4 低偏差序列第20-25页
        2.4.1 数字网和数字序列第20-24页
        2.4.2 格子点法则第24-25页
    2.5 Hardy和Krause意义下的变差第25-28页
    2.6 随机化拟蒙特卡洛方法第28-31页
    2.7 ANOVA分解和有效维数第31-34页
    2.8 小结第34-36页
第3章 金融衍生品定价及敏感性参数计算第36-45页
    3.1 期权定价模型第36-37页
    3.2 传统的路径模拟方法第37-39页
    3.3 多元资产情形第39-40页
    3.4 敏感性参数计算第40-42页
    3.5 其它模型第42-43页
    3.6 美式期权第43-45页
第4章 依赖问题的路径模拟方法第45-69页
    4.1 LT方法第45-47页
    4.2 OT方法第47-48页
    4.3 QR方法第48-52页
    4.4 数值实验第52-61页
        4.4.1 多个折褶结构第52-54页
        4.4.2 多个间断结构第54-57页
        4.4.3 混合结构第57-61页
    4.5 选择合适的权重矩阵第61-67页
        4.5.1 间断结构第64-67页
        4.5.2 折褶结构第67页
    4.6 小结第67-69页
第5章 光滑化方法和降维技术第69-88页
    5.1 一种新的光滑化方法第69-71页
    5.2 光滑化方法在数量金融中的应用第71-77页
        5.2.1 二值期权和Greeks第73-74页
        5.2.2 障碍期权第74-75页
        5.2.3 讨论第75-77页
    5.3 QR方法的一种变形第77-79页
    5.4 数值实验第79-85页
        5.4.1 单个非光滑结构第80-81页
        5.4.2 多个非光滑结构第81-85页
    5.5 推广第85-86页
    5.6 小结第86-88页
第6章 用于间断函数的随机化拟蒙特卡洛方法第88-99页
    6.1 准备工作第88-90页
    6.2 随机化拟蒙特卡洛方法的收敛速度第90-93页
    6.3 部分与坐标轴平行的集合第93-95页
    6.4 数值实验第95-98页
        6.4.1 示性函数第95-96页
        6.4.2 正态分布例子第96-98页
    6.5 小结第98-99页
第7章 可扩充的网格抽样技术第99-117页
    7.1 Hilbert空间填充曲线第99-101页
    7.2 星号偏差第101-105页
    7.3 方差收敛速度第105-108页
        7.3.1 随机化格子点序列第105-106页
        7.3.2 随机化VDC序列第106-108页
    7.4 自适应抽样第108-109页
    7.5 数值实验第109-111页
        7.5.1 与计算相关的问题第109-110页
        7.5.2 例子第110-111页
    7.6 黄金比例序列第111-114页
    7.7 小结第114-117页
第8章 总结及展望第117-119页
参考文献第119-125页
致谢第125-127页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第127页

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