Z Skrypty dla studentów Ekonofizyki UPGOW

Spis treści 1 Generowanie liczb losowych 2 Symulacje procesów losowych dyskretnych i ciągłych 2.1 Szum dychotomiczny 2.2 Proces Poissona 2.3 Proces Wienera 2.3.1 Ruchy Browna 2.4 Procesy stabilne 3 Symulacje skończenie wymiarowych układów dynamicznych 3.1 Symulacje równań i układów równań stochastycznych 3.1.1 dyskretyzacja czasi 3.1.2 stochastyczne rozwinięcie Taylora 3.1.3 aproksymacja słaba i mocna 3.1.4 metody bezpośrednie 3.1.5 pośrednie. 4 Numeryczne badanie równań „Master” 5 Zastosowania 5.1 w modelowaniu zjawisk biofizyki 5.2 w modelowaniu zjawisk socjofizyki 6 Przykładowe zastosowania w modelowaniu dynamiki instrumentów pochodnych stóp procentowych. 7 Wizualizacja rozwiązań. 8 Literatura 8.1 Modelowanie Komputerowe Zjawisk Rynkowych 8.2 Procesy losowe 8.3 Metody numeryczne

Generowanie liczb losowych

Symulacje procesów losowych dyskretnych i ciągłych

Szum dychotomiczny

Proces Poissona

Proces Wienera

Ruchy Browna

Procesy stabilne

Symulacje skończenie wymiarowych układów dynamicznych

Symulacje równań i układów równań stochastycznych

dyskretyzacja czasi

stochastyczne rozwinięcie Taylora

aproksymacja słaba i mocna

metody bezpośrednie

pośrednie.

Numeryczne badanie równań „Master”

Zastosowania

==w modelowaniu zjawisk fizyki==

w modelowaniu zjawisk biofizyki

w modelowaniu zjawisk socjofizyki

Przykładowe zastosowania w modelowaniu dynamiki instrumentów pochodnych stóp procentowych.

Wizualizacja rozwiązań.

Literatura

• A. Janicki, A. Izydorczyk “Komputerowe metody w modelowaniu stochastycznym” WNT
• P.L. Kloeden, E. Platen “Numerical solutions of stochastic differential equations” Springer

Modelowanie Komputerowe Zjawisk Rynkowych

tutaj procesy losowe

Procesy losowe

tutaj procesy losowe

Metody numeryczne

\(\sin x \) sdf afs

asf \(\sin x \)

\(\displaystyle\int_0^\infty \sin x dx = 2 \cos x\)

---

Marcin 18:30, 28 wrz 2009 (UTC)