内容简介
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.
内页插图
目录
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
《随机分析与金融数学前沿研讨》 内容简介 本书旨在深入探讨现代随机分析在理论与应用中的最新进展,尤其侧重于其在处理复杂金融衍生品定价、风险管理以及量化交易策略构建中的关键作用。全书内容紧密围绕随机过程理论的核心概念展开,并逐步引向更前沿的、具有高度实用价值的研究课题。 第一部分:随机分析基础与随机微分方程 本书从随机分析的基石——布朗运动(Wiener过程)的精细刻画入手。我们将详细梳理布朗运动的连续性、路径依赖特性及其在多维空间中的推广。随后,重点转向随机积分的构造,特别是伊藤积分的严格定义及其在求解随机微分方程(SDEs)中的应用。不同于传统的常微分方程,SDEs的处理需要新的工具,本书将详尽介绍伊藤引理的推导及其在变换随机变量方面的强大威力。 在SDEs的求解方面,我们将探讨各种重要的解析技巧,包括但不限于:如何利用格林函数法求解特定形式的线性SDE,以及如何利用变分法处理非线性SDE。对于那些解析解难以求得的方程,本书将详细介绍数值求解方法,特别是欧拉-玛雅芬(Euler-Maruyama)方法的收敛性和稳定性分析,以及更精确的Milstein方案的构造。此外,我们还将引入随机最优控制理论的基础,展示如何利用Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程将控制问题转化为偏微分方程(PDE)来求解。 第二部分:鞅论与偏微分方程在金融中的应用 鞅论是现代金融数学的理论支柱。本书将构建起一个严谨的鞅论框架,从停时定理、Doob-Meyer分解到鞅表示定理。我们将深入剖析Black-Scholes定价模型背后的数学逻辑,解释无套利原则如何通过鞅测度的存在性得到数学保证。Girsanov定理的详尽阐述将是本部分的核心,它允许我们在不同的概率测度之间进行转换,这是期权定价和风险中性定价的关键工具。 在偏微分方程(PDEs)方面,本书将重点关注抛物型方程,特别是Black-Scholes PDE。我们将详细分析该方程的解的性质,包括解的唯一性、平滑性和边界条件的物理意义。对于美式期权和奇异期权,由于其涉及最优停时问题,我们将引入自由边界问题(Free Boundary Problems)的概念,并探讨如何利用变分不等式来刻画这些期权的最优行权边界。我们将比较解析解法(如有限差分法)与基于蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)的数值方法,特别是方差缩减技术在提高模拟效率中的作用。 第三部分:高频数据、跳过程与相关性建模 随着金融市场数据采集频率的提高,处理具有不连续性或跳跃特征的金融资产成为必然。本部分将引入以Lévy过程为代表的更一般化的随机过程。我们将详细研究具有跳跃成分的金融模型,例如Merton的跳扩散模型,并讨论如何使用这些模型来更好地刻画市场冲击和极端事件的发生。 在处理多资产模型时,相关性建模至关重要。本书将区分经典Copula模型与基于随机场的更复杂关联结构。我们将讨论如何使用动态相关模型(如DCC-GARCH)来捕捉市场波动率和资产间相关性的时变特性。此外,我们还将探讨金融时间序列中的波动率聚集现象,并深入分析GARCH族模型的不同变体(如EGARCH, GJR-GARCH)及其在波动率预测中的实际性能比较。 第四部分:随机控制与最优投资策略 本部分将随机最优控制理论应用于实际的投资组合优化问题。我们将建立一个连续时间下的随机投资模型,并利用随机控制的框架推导出投资者的最优消费-投资策略。重点将放在最小化风险和最大化长期增长率的冲突与平衡上。 我们将详细分析均值-方差准则(Mean-Variance Criterion)在连续时间框架下的扩展,并讨论如何利用随机最优控制理论解决大规模投资组合管理中的约束问题(如交易成本、流动性限制)。对于风险度量,本书将超越传统的VaR(风险价值),深入探讨更稳健的风险度量标准,如ES(期望短缺,Expected Shortfall),并展示如何将这些风险约束纳入到随机优化框架中进行求解。 第五部分:信息、过滤与估计理论 金融市场的有效性与信息的传递速度直接相关。本部分将引入滤波理论,特别是卡尔曼滤波及其在状态空间模型中的应用。我们将讨论如何利用观测到的市场数据来估计隐藏的、不可直接测量的系统参数或宏观经济状态变量。 对于非线性、非高斯系统,我们将探讨如粒子滤波(Particle Filters)等更高级的非参数滤波技术。这些技术在估计具有复杂依赖结构的波动率模型参数时展现出强大的潜力。我们还将讨论信息不对称对定价和交易的影响,包括如何使用过滤技巧来构建对信息流敏感的交易信号。 全书内容结构严谨,逻辑清晰,理论推导详实,并辅以大量贴近市场实际的案例分析和计算演示,旨在为金融工程、量化分析及相关领域的研究人员和高级从业者提供一本既具深度又极其实用的参考著作。