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随机过程

MATH6128

Stochastic Processes

学习目标

  随机过程Stochastic Processes

  随机过程课程介绍概率论和测度论,研究随机过程和随机分析的基本工具,为期权定价理论提供数学基础。课程包括公理概率理论和测度理论的中级介绍,解释像概率空间,测度,可测函数,测度积分,随机变量的收敛概念,联合分布,独立性和条件期望等概念。课程研究离散和连续时间中的随机过程,主要是随机漫步,布朗运动,及其性质。这些反过来又涉及像二次变分,反射原理,马尔可夫性质和鞅性质的概念。课程还将介绍随机伊藤积分,伊藤公式,及其数学应用,比如随机微分方程和一些偏微分方程的参考。

  课程内容:

  随机过程课程涵盖的主题包括:

  1、随机过程

  一般随机过程模型。精算建模原理。随机漫步。差分方程。分支过程。离散状态过程的马尔可夫链模型。状态分类。时齐链的平衡分布。细节平衡,一般平衡,极限分布,平稳分布。泊松过程。微分差分方程。

  2、精算建模原理。

  建模的优势和局限性。随机与确定性模型。模型的短期和长期属性。假设敏感性测试。传达模型应用后的结果。

  3、时间序列

  时间序列模型、趋势和季节性。平稳性。自协方差、自相关和偏自相关函数。自回归过程。移动平均(MA)过程。ARMA过程。ARIMA过程和博克斯-詹金斯方法。预测和最小化预期预测方差。频域分析概论。谱密度函数。周期图。

  学习成果:

  成功完成课程学习后,学生应该理解:

  1、随机过程的概念。

  2、离散状态过程的马尔可夫链模型的性质。

  3、泊松过程的应用。

  4、建模和分析时间序列的基本概念。

  5、精算模型的原理。

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