应用随机过程-(第四版) 本书特色

本书面向更广泛的非数学专业学生，故着重于对随机过程的基本知识和基本方法的介绍,特别是注重实际应用,尽量回避测度论水平的严格证明。各章都配有一些与社会、经济、管理以及生物等专业相关的例子和习题,以帮助学生加深对基本理论的理解,提高应用随机过程解决实际问题的能力。

应用随机过程-(第四版) 目录

第1章预备知识1.1概率空间1.2随机变量与分布函数1.3数字特征、矩母函数与特征函数1.4收敛性1.5独立性与条件期望第2章随机过程的基本概念和基本类型2.1基本概念2.2有限维分布与kolmogorov定理2.3随机过程的基本类型习题第3章poisson过程3.1poisson 过程3.2与poisson过程相联系的若干分布3.3poisson过程的推广习题第4章更新过程4.1更新过程的定义及若干分布4.2更新方程及其应用4.3更新定理4.4更新过程的推广习题第5章markov链5.1基本概念5.2状态的分类及性质5.3极限定理及平稳分布5.4markov链的应用5.5连续时间markov链习题第6章鞅6.1基本概念6.2鞅的停时定理及其应用6.3一致可积性6.4鞅收敛定理6.5连续鞅习题第7章brown运动7.1基本概念与性质7.2gauss过程7.3brown运动的鞅性质7.4brown运动的markov性7.5brown运动的*大值变量及反正弦律7.6brown运动的几种变化7.7高维brown运动习题第8章随机积分8.1关于随机游动的积分8.2关于brown运动的积分8.3it?积分过程8.4it?公式8.5随机微分方程习题第9章随机过程在金融中的应用9.1金融市场的术语与基本假定9.2black?scholes模型习题第10章随机过程在保险精算中的应用10.1基本概念10.2经典破产理论介绍习题第11章markov链monte carlo方法11.1计算积分的monte carlo方法11.2markov链monte carlo方法简介11.3metropolis?hastings算法11.4gibbs抽样11.5贝叶斯mcmc估计方法习题习题参考答案参考文献

应用随机过程-(第四版) 作者简介

张波,教授，博士生导师，香港科技大学数学系理学博士。中国人民大学统计学院副院长。主要从事应用概率统计，随机微分（差分）方程，随机分析在金融与保险中的应用等方向的教学和研究工作。

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