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Stochastische Prozesse 02 | |
Zeitreihenanalyse auf nichtstationären stochastischen Prozessen mit Anwendungen in Ökonomie und MedizinStefan LiehrTaschenbuch |
Zum Hedging Europäischer Aktienoptionen bei stochastischen Volatilitäten (Quantitative Ökonomie)Rainer HoltrodeB, Broschiert |
Stoppmengen und Palmsche Maße für Poissonsche Modelle der Stochastischen GeometrieVolker BaumstarkTaschenbuch |
Temporale Aggregation von heteroskedastischen Prozessen: Stochastische Differenzengleichungen versus Stochastische Differentialgleichungen unter ... und nichtlinearer Fokker-Planck-DynamikSabine HegewaldTaschenbuchZur Modellierung des Risikos von Aktien, gemessen als Volatilität, existieren Ansätze sowohl in diskreter Zeit (z. B. G A R C H, G J R, A P A R C H, F I G A R C H) als auch in stetiger Zeit ( Geometrische Brownsche Bewegung, Ornstein-Uhlenbeck-Prozesse, Modelle Stochastischer Volatilität). Die Frage nach dem Verhalten der Prozesse bei Änderung des Zeitintervalls zwischen den beobachteten Daten führt einerseits zu analytischen Darstellungen der Prozessparameter in Abhängigkeit vom Zeitintervall, zum anderen zu Approximationsschemata beim Übergang von diskreten zu stetigen Zeitintervallen et vice versa. Erkenntnisse aus der Untersuchung turbulenter Strömungen fließen sowohl analytisch als auch in Form umfangreicher Simulationsstudien in die Betrachtung ein. Praktische Anwendung finden die vorgestellten Konzepte in einer Untersuchung von Aktien des Dow Jones Industrial Average ( D J I A). |
Stochastische Prozesse zur Analyse des Kaufverhaltens . Theoretische Ansätze und eine empirische Anwendung (Schriftenreihe Innovative Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis)Frank OerthelB, Broschiert |
Mathematische Modellierung: Eine Einführung in zwölf FallstudienG. Peters, Caroline Dresky, Ingenuin Gasser, Silke GünzelTaschenbuch |
Controlled Diffusion ProcessesN. V. KrylovGebundene Ausgabe |
Stochastische Matrizen (Hochschultext)Franz-Josef Fritz Bertram HuppertTaschenbuchIn der Anfängervorlesung " Lineare Algebra" lernt der Student ein umfang reiches System von Begriffen und Ergebnissen kennen. Auf die Bedeutung dieser Theorie für die ganz"e t1athematik wird er zwar oft hingewiesen, aber vorgeführt werden meist nur Anwendungen aus der Geometrie. Das vorliegende kleine Heft ist äer Versuch, ein anderes Gebiet für die Motivierung der Anfängervorlesung zu erschließen, nämlich die Theorie der stochastischen Prozesse mit endl~ch vielen Zuständen in matrizen theoretischer Behandlung. Unsere Darstellung steht zwischen den sehr elementar gehaltenen Büchern (mitunter mit dem Titel " Finite Mathema tics"), die zum Teil für Nichtmathematiker geschrieben sind und nur Elemente der Linearen Algebra verwenden, und den allgemeinen Theorien der stochastischen Prozesse, welche dem endlichen Spezialfall oft wenig Raum widmen. Sie stützt sich weitgehend auf die Betrachtung der Eigen werte von stochastischen Matrizen. Obwohl die Bestimmung der Eigenwerte nicht direkt ein Teil des Problems ist, scheint uns das Studium der Eigenwerte den besten Aufschluß über das Verhalten der Potenzen einer stochastischen Matrix zu geben. ( Wir sind uns dessen bewußt, daß diese Methode freilich für stochastische Prozesse mit unendlich vielen Zustän den völlig versagt. ) Nach der Erörterung der Problemstellung und einigen Beispielen in § 1 werden in § 2 alle später benötigten Aussagen über die Eigenwerte von stochastischen Matrizen hergeleitet. Darauf folgen dann in § 3 leicht die Konvergenzsätze. In § 4 behandeln wir weitere Sätze über die Eigen werte von stochastischen Matrizen, die jedoch später kaum mehr verwen det werden. |
Stochastische ProzesseLajos TakácsB, Broschiert |