内容简介
本书是一部介绍概率论及其应用的入门教程。其原始版本面世已经有30余年,但仍然是本科一二年级的经典概率教程。在第4版中增加了两章讲述应用和数学金融。传承前面版本详细、严谨的风格,讲述了有价证券和期货理论的基本知识。书中用最初等的方法讲述了概率测度、随机变量、分布以及期望等基本概念。离散和连续的案例都有所涉及,在讲述后者的时候运用了微积分知识。配以大量的典型例子重点讲述概率推理,集中介绍了组合问题、Poison过程、随机漫步、遗传模型和Markov链。每章末都附有习题及其解答。目次:集合;概率;计数;随机变量;附录。
读者对象:数学专业的本科生以及广大概率论爱好者。
内页插图
目录
PREFACE TO THE FOURTH EDITION
PROLOGUE TO INTRODUCTION TO MATHEMATICAL FINANCE
1 SET
1.1 Sample sets
1.2 Operations with sets
1.3 Various relations
1.4 Indicator
Exercises
2 PROBABILITY
2.1 Examples of probability
2.2 Definition and illustrations
2.3 Deductions from the axioms
2.4 Independent events
2.5 Arithmetical density
Exercises
3 COUNTING
3.1 Fundamental rule
3.2 Diverse ways of sampling
3.3 Allocation models; binomial coefficients
3.4 How to solve it
Exercises
4 RANDOM VARIABLES
4.1 What is a random variable?
4.2 How do random variables come about?
4.3 Distribution and expectation
4.4 Integer-valued random variables
4.5 Random variables with densities
4.6 General case
Exercises
APPENDIX 1: BOREL FIELDS AND GENERAL RANDOM VARIABLES
5 CONDITIONING AND INDEPENDENCE
5.1 Examples of conditioning
5.2 Basic formulas
5.3 Sequential sampling
5.4 P61yas urn scheme
5.5 Independence and relevance
5.6 Genetical models
Exercises
6 MEAN, VARIANCE, AND TRANSFORMS
6.1 Basic properties of expectation
6.2 The density case
6.3 Multiplication theorem; variance and covariance
6.4 Multinomial distribution
6.5 Generating function and the like
Exercises
7 POISSON AND NORMAL DISTRIBUTIONS
7.1 Models for Poisson distribution
7.2 Poisson process
7.3 From binomial to normal
7.4 Normal distribution
7.5 Central limit theorem
7.6 Law of large numbers
Exercises
APPENDIX 2: STIRLINGS FORMULA AND DE MOIVRE-LAPLACES THEOREM
8 FROM RANDOM WALKS TO MARKOV CHAINS
8.1 Problems of the wanderer or gambler
8.2 Limiting schemes
8.3 Transition probabilities
8.4 Basic structure of Markov chains
8.5 Further developments
8.6 Steady state
8.7 Winding up (or down?)
Exercises
APPENDIX 3: MARTINGALE
9 MEAN-VARIANCE PRICING MODEL
9.1 An investments primer
9.2 Asset return and risk
9.3 Portfolio allocation
9.4 Diversification
9.5 Mean-variance optimization
9.6 Asset return distributions
9.7 Stable probability distributions
Exercises
APPENDIX 4: PARETO AND STABLE LAWS
10 OPTION PRICING THEORY
10.1 Options basics
10.2 Arbitrage-free pricing: 1-period model
10.3 Arbitrage-free pricing: N-period model
10.4 Fundamental asset pricing theorems
Exercises
GENERAL REFERENCES
ANSWERS TO PROBLEMS
VALUES OF THE STANDARD NORMAL DISTRIBUTION FUNCTION
INDEX
前言/序言
In this edition two new chapters, 9 and 10, on mathematical finance areadded. They are written by Dr. Farid AitSahlia, ancien dlve, who hastaught such a course and worked on the research staff of several industrialand financial institutions.
The new text begins with a meticulous account of the uncommon vocab-ulary and syntax of the financial world; its manifold options and actions,with consequent expectations and variations, in the marketplace. These arethen expounded in clear, precise mathematical terms and treated by themethods of probability developed in the earlier chapters. Numerous gradedand motivated examples and exercises are supplied to illustrate the appli-cability of the fundamental concepts and techniques to concrete financialproblems. For the reader whose main interest is in finance, only a portionof the first eight chapters is a "prerequisite" for the study of the last twochapters. Further specific references may be scanned from the topics listedin the Index, then pursued in more detail.
I have taken this opportunity to fill a gap in Section 8.1 and to expandAppendix 3 to include a useful proposition on martingale stopped at anoptional time. The latter notion plays a basic role in more advanced finan-cial and other disciplines. However, the level of our compendium remainselementary, as befitting the title and scheme of this textbook. We have alsoincluded some up-to-date financial episodes to enliven, for the beginners,the stratified atmosphere of "strictly business". We are indebted to RuthWilliams, who read a draft of the new chapters with valuable suggestionsfor improvement; to Bernard Bru and Marc Barbut for information on thePareto-L~vy laws originally designed for income distributions. It is hopedthat a readable summary of this renowned work may be found in the newAppendix 4.
好的,这是一份关于其他概率论教材的详细简介,严格围绕其内容展开,不提及您提供的特定书籍,并且力求内容详实、自然流畅: --- 《随机过程导论:概率模型与应用》(Introduction to Stochastic Processes: Probabilistic Models and Applications) 作者: [此处可填写一位知名概率论教材作者的姓氏,例如:Sheldon M. Ross 或 Richard Durrett 的风格] 版本信息: 第X版(假设为新近修订版) 出版社: [某知名学术出版社,例如:Academic Press 或 Springer] 内容概述与本书定位 本书旨在为概率论和数理统计专业的学生,以及需要深入理解随机现象建模的工程、金融和物理学研究人员,提供一套严谨且富有应用性的随机过程理论基础。与侧重于基础概率空间构建的初级教材不同,本书将读者直接引入到概率论的核心应用领域——随机过程——并强调如何利用概率工具来分析随时间演变的系统。 全书结构清晰,逻辑递进,从最基础的随机序列和马尔可夫链概念出发,逐步深入到更复杂的连续时间过程。本书的特点在于其对理论推导的细致阐述与对实际案例的丰富覆盖之间的完美平衡。它不仅仅是数学公式的堆砌,更是理解现实世界中不确定性动态行为的思维框架。 第一部分:随机过程的基石 本书伊始,作者首先回顾了必要的概率论预备知识,特别是条件概率、随机变量的矩、极限定理(如大数定律和中心极限定理)等,以确保读者具备后续学习所需的数学功底。 第1章:离散时间随机过程基础 本章聚焦于时间参数为离散的随机过程。核心内容包括: 随机序列的定义与基本性质: 探讨独立同分布(i.i.d.)序列的极限行为,引入鞅(Martingale)的概念及其基本性质,如上界和下界。 随机游走(Random Walks): 详细分析一维和多维随机游走,讨论可达性、回归性(Recurrence)与瞬态(Transience)的判别标准。这是理解离散时间马尔可夫链的基础。 平稳性(Stationarity): 介绍广义平稳过程(Wide-Sense Stationarity)和严格平稳过程(Strict-Sense Stationarity),并探讨如何利用自相关函数来分析时间序列的长期行为。 第2章:马尔可夫链(Markov Chains) 这是本书的重点章节之一。作者采用了一种清晰的、自底向上的方式来构建马尔可夫链的理论框架: 一步转移概率与转移矩阵: 详细定义一步转移概率,并介绍状态空间(有限与可数无限)。 状态分类与遍历性理论: 深入讲解不可约性、常返性(Recurrence)和瞬态的判定,特别是利用特征方程和极限性质来分析系统的长期行为。引入杜兰-芬克尔定理(Doeblin-Feller Theorem)。 平稳分布与极限分布: 讲解如何求解马尔可夫链的平稳分布(Stationary Distribution),并证明在特定条件下,任意分布的马尔可夫链都收敛到唯一的平稳分布。 应用实例: 涉及挂牌问题、随机排序问题以及基础的排队模型(如$M/M/1$模型的前置概念)。 第二部分:连续时间过程与精细结构 在打下离散时间基础后,本书平稳过渡到连续时间领域,这是处理物理、生物和金融工程中常见连续变化现象的关键。 第3章:泊松过程(Poisson Process) 泊松过程被视为连续时间随机过程的“基石”。本章重点阐述其定义、性质及其在事件计数中的应用: 定义与强度函数: 介绍时间间隔的指数分布特性,以及如何处理非均匀强度下的泊松过程(Non-Homogeneous Poisson Process)。 复合泊松过程: 探讨事件发生时伴随的随机跳变(如保险索赔的总额),引入复合泊松分布。 应用: 讲解在通信系统中的到达过程、故障率分析中的基础模型。 第4章:连续时间马尔可夫链(CTMC) 本章将离散时间的马尔可夫链概念扩展到连续时间域,引入速率的概念: 生成无穷小矩阵(Infinitesimal Generator): 定义状态转移的速率,介绍 $Q$ 矩阵及其与转移概率矩阵 $P(t)$ 之间的关系(Kolmogorov 前向和后向方程)。 平衡方程与稳态解: 讲解如何利用稳态方程来求解系统的平衡概率,这在可靠性分析中至关重要。 出生-死亡过程(Birth-Death Processes): 作为 CTMC 的一个重要特例,详细分析其在种群增长和简化排队系统中的应用。 第三部分:进阶模型与分析工具 本书的后半部分探讨了更复杂、更具实用性的随机过程模型,并引入了连续时间鞅论作为分析工具。 第5章:更新过程(Renewal Processes) 更新过程是研究重复发生事件之间时间间隔的模型,是泊松过程的推广: 间隔时间与再生性: 详细讨论间隔时间的分布以及更新方程的求解。 再生原理(Renewal Theory): 介绍剩余寿命(Residual Life)和等待时间(Waiting Time)的性质。 次序统计量与极限行为: 分析更新过程的平均事件数,并将其与泊松过程进行对比。 第6章:布朗运动与鞅论(Brownian Motion and Martingales) 这是全书的理论高潮部分,为进入随机微积分和金融数学打下坚实基础: 维纳过程(Wiener Process): 严格定义标准布朗运动,证明其独立增量、正态增量和连续路径的性质。 二次变差(Quadratic Variation): 介绍布朗运动的二次变差概念,这是随机积分的基础。 连续时间鞅: 引入鞅、超鞅、下鞅的定义,并讲解Doob上界和Doob-Meyer分解的基础思想,展示鞅论在预测和最优停止问题中的威力。 教学特色与目标 本书的每章末尾都包含大量的习题,从基础计算到需要证明复杂定理的难题不等。此外,本书在关键概念处穿插了“模型案例分析”板块,例如: 1. 金融应用: 介绍如何用几何布朗运动(Geometric Brownian Motion,基于标准布朗运动)对股票价格进行建模。 2. 通信与网络: 利用马尔可夫链分析网络拥塞控制策略。 3. 物理学: 探讨涨落-耗散定理(Fluctuation-Dissipation Theorem)中随机过程的作用。 本书的目标是使读者不仅能够熟练地计算概率,更重要的是,能够识别现实世界中的随机结构,并选择最合适的随机过程模型进行精确分析和预测。 它强调数学的严谨性,同时保持对实际问题的敏感度,是构建深度概率思维的理想教材。