內容簡介
There have been ten years since the publication of the first edition of this book. Since then, new applications and developments of the Malliavin cal- culus have appeared. In preparing this second edition we have taken into account some of these new applications, and in this spirit, the book has two additional chapters that deal with the following two topics: FYactional Brownian motion and Mathematical Finance.
內頁插圖
目錄
Introduction
1 Analysis on the Wiener space
1.1 Wiener chaos and stochastic integrals
1.1.1 The Wiener chaos decomposition
1.1.2 The white noise case: Multiple Wiener-Ito integrals
1.1.3 I to stochastic calculus
1.2 The derivative operator
1.2.1 The derivative operator in the white noise case
1.3 The divergence operator
1.3.1 Properties of the divergence operator
1.3.2 The Skorohod integral
1.3.3 The Ito stochastic integral as a particular case of the Skorohod integral
1.3.4 Stochastic integral representation of Wiener functionals
1.3.5 Local properties
1.4 The Ornstein-Uhlenbeck semigroup
1.4.1 The semigroup of Ornstein-Uhlenbeck
1.4.2 The generator of the Ornstein-Uhlenbeck semigroup
1.4.3 Hypercontractivity property and the multiplier theorem
1.5 Sobolev spaces and the equivalence of norms
2 Regularity of probability laws
2.1 Regularity of densities and related topics
2.1.1 Computation and estimation of probability densities
2.1.2 A criterion for absolute continuity based on the integration-by-parts formula
2.1.3 Absolute continuity using Bouleau and Hirsch's ap proach
2.1.4 Smoothness of densities
2.1.5 Composition of tempered distributions with nonde generate random vectors
2.1.6 Properties of the support of the law
2.1.7 Regularity of the law of the maximum of continuous processes
2.2 Stochastic differential equations
2.2.1 Existence and uniqueness of solutions
2.2.2 Weak differentiability of the solution
2.3 Hypoellipticity and Hormander's theorem
2.3.1 Absolute continuity in the case of Lipschitz coefficients
2.3.2 Absolute continuity under Hormander's conditions
2.3.3 Smoothness of the density under Hormander's condition
2.4 Stochastic partial differential equations
2.4.1 Stochastic integral equations on the plane
2.4.2 Absolute continuity for solutions to the stochastic heat equation
3 Anticipating stochastic calculus
3.1 Approximation of stochastic integrals
3.1.1 Stochastic integrals defined by Riemanns
3.1.2 The approach based on the L2 developme of the process
3.2 Stochastic calculus for anticipating integrals
3.2.1 Skorohod integral processes
3.2.2 Continuity and quadratic variation of the Skorohod integral
3.2.3 I to's formula for the Skorohod and Stratonovich integrals
3.2.4 Substitution formulas
3.3 Anticipating stochastic differential equations
3.3.1 Stochastic differential equations in the Sratonovich sense
3.3.2 Stochastic differential equations with boundary con ditions
……
4 Transformations of the Wiener measure
5 Fractional Brownian motion
6 Malliavin Calculus in finance
A Appendix
References
Index
前言/序言
《隨機分析與金融數學前沿研討》 內容簡介 本書旨在深入探討現代隨機分析在理論與應用中的最新進展,尤其側重於其在處理復雜金融衍生品定價、風險管理以及量化交易策略構建中的關鍵作用。全書內容緊密圍繞隨機過程理論的核心概念展開,並逐步引嚮更前沿的、具有高度實用價值的研究課題。 第一部分:隨機分析基礎與隨機微分方程 本書從隨機分析的基石——布朗運動(Wiener過程)的精細刻畫入手。我們將詳細梳理布朗運動的連續性、路徑依賴特性及其在多維空間中的推廣。隨後,重點轉嚮隨機積分的構造,特彆是伊藤積分的嚴格定義及其在求解隨機微分方程(SDEs)中的應用。不同於傳統的常微分方程,SDEs的處理需要新的工具,本書將詳盡介紹伊藤引理的推導及其在變換隨機變量方麵的強大威力。 在SDEs的求解方麵,我們將探討各種重要的解析技巧,包括但不限於:如何利用格林函數法求解特定形式的綫性SDE,以及如何利用變分法處理非綫性SDE。對於那些解析解難以求得的方程,本書將詳細介紹數值求解方法,特彆是歐拉-瑪雅芬(Euler-Maruyama)方法的收斂性和穩定性分析,以及更精確的Milstein方案的構造。此外,我們還將引入隨機最優控製理論的基礎,展示如何利用Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程將控製問題轉化為偏微分方程(PDE)來求解。 第二部分:鞅論與偏微分方程在金融中的應用 鞅論是現代金融數學的理論支柱。本書將構建起一個嚴謹的鞅論框架,從停時定理、Doob-Meyer分解到鞅錶示定理。我們將深入剖析Black-Scholes定價模型背後的數學邏輯,解釋無套利原則如何通過鞅測度的存在性得到數學保證。Girsanov定理的詳盡闡述將是本部分的核心,它允許我們在不同的概率測度之間進行轉換,這是期權定價和風險中性定價的關鍵工具。 在偏微分方程(PDEs)方麵,本書將重點關注拋物型方程,特彆是Black-Scholes PDE。我們將詳細分析該方程的解的性質,包括解的唯一性、平滑性和邊界條件的物理意義。對於美式期權和奇異期權,由於其涉及最優停時問題,我們將引入自由邊界問題(Free Boundary Problems)的概念,並探討如何利用變分不等式來刻畫這些期權的最優行權邊界。我們將比較解析解法(如有限差分法)與基於濛特卡洛模擬(Monte Carlo Simulation)的數值方法,特彆是方差縮減技術在提高模擬效率中的作用。 第三部分:高頻數據、跳過程與相關性建模 隨著金融市場數據采集頻率的提高,處理具有不連續性或跳躍特徵的金融資産成為必然。本部分將引入以Lévy過程為代錶的更一般化的隨機過程。我們將詳細研究具有跳躍成分的金融模型,例如Merton的跳擴散模型,並討論如何使用這些模型來更好地刻畫市場衝擊和極端事件的發生。 在處理多資産模型時,相關性建模至關重要。本書將區分經典Copula模型與基於隨機場的更復雜關聯結構。我們將討論如何使用動態相關模型(如DCC-GARCH)來捕捉市場波動率和資産間相關性的時變特性。此外,我們還將探討金融時間序列中的波動率聚集現象,並深入分析GARCH族模型的不同變體(如EGARCH, GJR-GARCH)及其在波動率預測中的實際性能比較。 第四部分:隨機控製與最優投資策略 本部分將隨機最優控製理論應用於實際的投資組閤優化問題。我們將建立一個連續時間下的隨機投資模型,並利用隨機控製的框架推導齣投資者的最優消費-投資策略。重點將放在最小化風險和最大化長期增長率的衝突與平衡上。 我們將詳細分析均值-方差準則(Mean-Variance Criterion)在連續時間框架下的擴展,並討論如何利用隨機最優控製理論解決大規模投資組閤管理中的約束問題(如交易成本、流動性限製)。對於風險度量,本書將超越傳統的VaR(風險價值),深入探討更穩健的風險度量標準,如ES(期望短缺,Expected Shortfall),並展示如何將這些風險約束納入到隨機優化框架中進行求解。 第五部分:信息、過濾與估計理論 金融市場的有效性與信息的傳遞速度直接相關。本部分將引入濾波理論,特彆是卡爾曼濾波及其在狀態空間模型中的應用。我們將討論如何利用觀測到的市場數據來估計隱藏的、不可直接測量的係統參數或宏觀經濟狀態變量。 對於非綫性、非高斯係統,我們將探討如粒子濾波(Particle Filters)等更高級的非參數濾波技術。這些技術在估計具有復雜依賴結構的波動率模型參數時展現齣強大的潛力。我們還將討論信息不對稱對定價和交易的影響,包括如何使用過濾技巧來構建對信息流敏感的交易信號。 全書內容結構嚴謹,邏輯清晰,理論推導詳實,並輔以大量貼近市場實際的案例分析和計算演示,旨在為金融工程、量化分析及相關領域的研究人員和高級從業者提供一本既具深度又極其實用的參考著作。