應用隨機過程)（第5版）

第1章預備知識
11概率空間
12隨機變量與分布函數(shù)
13數(shù)字特征、矩母函數(shù)與特征函數(shù)
14收斂性
15獨立性與條件期望
習題
第2章隨機過程的基本概念和基本類型
21基本概念
22有限維分布與Kolmogorov定理
23隨機過程的基本類型
習題
第3章Poisson過程
31Poisson 過程
32與Poisson過程相聯(lián)系的若干分布
33Poisson過程的推廣
習題
第4章更新過程
41更新過程的定義及若干分布
42更新方程及其應用
43更新定理
44更新過程的推廣
習題
第5章Markov鏈
51基本概念
52狀態(tài)的分類及性質(zhì)
53極限定理及平穩(wěn)分布
54Markov鏈的應用
55連續(xù)時間Markov鏈
習題
第6章鞅
61基本概念
62鞅的停時定理及其應用
63一致可積性
64鞅收斂定理
65連續(xù)鞅
習題
第7章Brown運動
71基本概念與性質(zhì)
72Gauss過程
73Brown運動的鞅性質(zhì)
74Brown運動的Markov性
75Brown運動的最大值變量及反正弦律
76Brown運動的幾種變化
77高維Brown運動
習題
第8章隨機積分
81關(guān)于隨機游動的積分
82關(guān)于Brown運動的積分
83It積分過程
84It公式
習題
第9章隨機過程在金融中的應用
91金融市場的術(shù)語與基本假定
92BlackScholes模型
習題
第10章隨機過程在保險精算中的應用
101基本概念
102經(jīng)典破產(chǎn)理論介紹
習題
第11章Markov鏈Monte Carlo方法
111計算積分的Monte Carlo方法
112Markov鏈Monte Carlo方法簡介
113MetropolisHastings算法
114Gibbs抽樣
115貝葉斯MCMC估計方法
習題
習題參考答案
參考文獻