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几何布朗运动

指数 几何布朗运动

几何布朗运动 (GBM) (也叫做指数布朗运动) 是连续时间情况下的随机过程,其中随机变量的对数遵循布朗运动,也称维纳过程。几何布朗运动在金融数学中有所应用,用来在布莱克-舒尔斯定价模型中模仿股票价格。.

13 关系: 对数峰度布莱克-舒尔斯定价模型布朗运动伊藤引理伊藤积分维纳过程随机变量随机过程金融数学機率密度函數期望值方差

对数

在数学中,真数 x(对于底数 )的对数是 y 的指数 y,使得 。底数  的值一定不能是1或0(在扩展到复数的复对数情况下不能是1的方根),典型的是、 10或2。数x(对于底数β)的对数通常写为 稱作為以β為底x的對數。 当x和β进一步限制为正实数的时候,对数是1个唯一的实数。 例如,因为 我们可以得出 用日常语言说,以3为底81的对数是4。.

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峰度

在統計學中,峰度(Kurtosis)衡量實數隨機變量概率分布的峰態。峰度高就意味著方差增大是由低頻度的大於或小於平均值的極端差值引起的。.

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布莱克-舒尔斯定价模型

#重定向 布莱克-舒尔兹模型.

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布朗运动

此文是关于布朗运动。对于随机的过程,请参阅 维纳过程。从热力学的角度定义的话,需要参阅热力学温度以及能量均分定理。对于数学模型,请参阅随机游走。 布朗运动(Brownian motion)是微小粒子或者颗粒在流体中做的无规则运动。布朗运动过程是一种正态分布的独立增量连续随机过程。它是随机分析中基本概念之一。其基本性质为:布朗运动W(t)是期望为0、方差为t(时间)的正态随机变量。对于任意的r小于等于s,W(t)-W(s)独立于的W(r),且是期望为0、方差为t-s的正态随机变量。可以证明布朗运动是马尔可夫过程、鞅过程和伊藤过程。 它是在西元1827年英國植物學家罗伯特·布朗利用一般的顯微鏡觀察懸浮於水中由花粉所迸裂出之微粒時,發現微粒會呈現不規則狀的運動,因而稱它布朗運動。布朗運動也能測量原子的大小,因為就是有水中的水分子對微粒的碰撞產生的,而不規則的碰撞越明顯,就是原子越大,因此根據布朗運動,定義原子的直徑為10-8厘米。.

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伊藤引理

在随机分析中,伊藤引理(Ito's lemma)是一条非常重要的性质。發現者為日本數學家伊藤清,他指出了对于一个随机过程的函数作微分的规则。.

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伊藤积分

伊藤微积分(Itō calculus)得名自日本數學家伊藤清,是將微積分的概念擴展到隨機過程中,像布朗运动(維納過程)就可以用伊藤微积分進行分析。主要應用在金融數學及隨機微分方程中。伊藤微积分的中心概念是伊藤积分,是將傳統的黎曼-斯蒂爾傑斯積分延伸到隨機過程中,隨機過程一方面是一個隨機變數,而且也是一個不可微分的函數。 藉由伊藤积分,可以將一個隨機過程(被积分函数)對另一個隨機過程(積分變數)進行積分。積分變數一般會布朗运动。從0到t的積分結果是一個隨機變數。此隨機變數定義為一特定隨機變數序列的極限(有許多等效的方式可建構上述的定義)。 伊藤积分是对半鞅X以及随机过程H的积分 这里X是布朗运动,或者更广义地,是一个半鞅,H是一个适配于由X生成的筛选的,本地平方可积分的过程(Revuz & Yor 1999, Chapter IV)。布朗运动的路径无法满足应用于微积分标准技术的需求。特别地,其在任意点不可微,并且在每一个时间间隔都有无限方差。其结果是,无法用普通的方法定义积分(参考Riemann–Stieltjes integral)。主要的创新是只要调配被积函数,就可以定义一个积分,不严格的讲,即t时刻它的值仅仅依靠此时刻之前的可用信息。 股票价格和其他可交易资产的价格可以通过随机过程进行建模,例如布朗运动,或者,更经常的,几何布朗运动(参见Black–Scholes)。然后,伊藤随机积分代表,在时间t持有一定数量Ht的股票,对其进行连续交易的回报。这种情况下,调配H就相应于,在任何时候只使用可用信息的交易策略限制。这也阻止了通过高频交易获得无限收益的可能性:市场中每个上涨之前买入股票,每个下跌之前卖出股票。相似地,调配H的条件暗示,当作为黎曼和极限进行计算的时候,随机积分不会收敛(Revuz & Yor 1999, Chapter IV)。 伊藤过程的重要结果包括分部積分公式和伊藤引理,即变量公式的变形。这些由于二次方差项,都与标准微积分公式不同,.

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维纳过程

数学中,维纳过程(Wiener process)是一种连续时间随机过程,得名于诺伯特·维纳。由于与物理学中的布朗运动有密切关系,也常被称为“布朗运动过程”或简称为布朗运动。维纳过程是莱维过程(指左极限右连续的平稳独立增量随机过程)中最有名的一类,在纯数学、应用数学、经济学与物理学中都有重要应用。 维纳过程的地位在纯数学中与在应用数学中同等重要。在纯数学中,维纳过程导致了对连续鞅理论的研究,是刻画一系列重要的复杂过程的基本工具。它在随机分析、扩散过程和位势论领域的研究中是不可或缺的。在应用数学中,维纳过程可以描述高斯白噪声的积分形式。在电子工程中,维纳过程是建立噪音的数学模型的重要部分。控制论中,维纳过程可以用来表示不可知因素。 维纳过程和物理学中的布朗运动有密切关系。布朗运动是指悬浮在液体中的花粉微小颗粒所进行的无休止随机运动。维纳运动也可以描述由福克-普朗克方程和郎之万方程确定的其他随机运动。维纳过程构成了量子力學的严谨路徑積分表述的基础(根据费曼-卡茨公式,薛定谔方程的解可以用维纳过程表示)。金融数学中,维纳过程可以用于描述期权定价模型如布莱克-斯科尔斯模型。.

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随机变量

給定樣本空间(S, \mathbb),如果其上的實值函數 X:S \to \mathbb是\mathbb (實值)可測函數,则稱X為(實值)随机变量。初等概率論中通常不涉及到可測性的概念,而直接把任何X:S \to \mathbb的函數稱為随机变量。 如果X指定给概率空间S中每一个事件e有一个实数X(e),同时针对每一个实数r都有一个事件集合A_r与其相对应,其中A_r.

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随机过程

在概率论概念中,随机过程是随机变量的集合。若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,反对法随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。.

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金融数学

#重定向 數理金融學.

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機率密度函數

在数学中,连续型随机变量的概率密度函數(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。圖中,橫軸為隨機變量的取值,縱軸為概率密度函數的值,而随机变量的取值落在某个区域内的概率為概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候,累積分佈函數是概率密度函数的积分。概率密度函数一般以大写“PDF”(Probability Density Function)標记。 概率密度函数有时也被称为概率分布函数,但这种称法可能会和累积分布函数或概率质量函数混淆。.

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期望值

在概率论和统计学中,一个离散性随机变量的期望值(或数学期望、或均值,亦简称期望,物理学中称为期待值)是试验中每次可能的结果乘以其结果概率的总和。换句话说,期望值像是随机试验在同样的机会下重复多次,所有那些可能狀態平均的结果,便基本上等同“期望值”所期望的數。需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。(换句话说,期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合裡。) 例如,掷一枚公平的六面骰子,其每次「點數」的期望值是3.5,计算如下: \operatorname(X)&.

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方差

方差(Variance),應用數學裡的專有名詞。在概率论和统计学中,一个随机变量的方差描述的是它的离散程度,也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二階中心動差,恰巧也是它的二阶累积量。這裡把複雜說白了,就是將各個誤差將之平方(而非取絕對值,使之肯定為正數),相加之後再除以總數,透過這樣的方式來算出各個數據分佈、零散(相對中心點)的程度。繼續延伸的話,方差的算术平方根称为该随机变量的标准差(此為相對各個數據點間)。.

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