MKZR

Z Skrypty dla studentów Ekonofizyki UPGOW

(Różnice między wersjami)
m (Spis treści)
m (Spis treści)
Linia 16: Linia 16:
#  [[MKZR:Numeryczne rozwiązania równań stochastycznch-przykłady|Numeryczne rozwiązania równań stochastycznch-przykłady]]  
#  [[MKZR:Numeryczne rozwiązania równań stochastycznch-przykłady|Numeryczne rozwiązania równań stochastycznch-przykłady]]  
#  [[MKZR:Modelowanie dynamiki instrumentów pochodnych|Modelowanie dynamiki instrumentów pochodnych]].
#  [[MKZR:Modelowanie dynamiki instrumentów pochodnych|Modelowanie dynamiki instrumentów pochodnych]].
-
#* Wycena opcji: modele z czasem dyskretnym
+
# Wycena opcji: modele z czasem dyskretnym
-
#* Wycena opcji: modele z czasem ciągłym
+
# Wycena opcji: modele z czasem ciągłym
-
##* Model Blacka-Scholesa dla europejskiej opcji kupna
+
## Model Blacka-Scholesa dla europejskiej opcji kupna
-
##* Własności wzorów Blacka-Scholesa
+
## Własności wzorów Blacka-Scholesa
-
##* Symulacje Monte Carlo ceny instrumentu pochodnego
+
## Symulacje Monte Carlo ceny instrumentu pochodnego
# [[MKZR:Dodatek|Dodatek - wizualizacja danych]]
# [[MKZR:Dodatek|Dodatek - wizualizacja danych]]
# [[MKZR:sandbox|sandbox]]
# [[MKZR:sandbox|sandbox]]

Wersja z 15:02, 7 cze 2010

Wstęp

Kurs przeznaczony dla studentów IV roku ekonofizyki.

Wymagania:

  • znajomość języka programowania Matlab (GNU/Octave)
  • znajomość metod numerycznych na poziomie podstawowym

Spis treści

  1. Liczby losowe
  2. Symulacje procesów losowych dyskretnych
  3. Stochastyczne równania różniczkowe
  4. Numeryczne rozwiązania równań stochastycznch-przykłady
  5. Modelowanie dynamiki instrumentów pochodnych.
  6. Wycena opcji: modele z czasem dyskretnym
  7. Wycena opcji: modele z czasem ciągłym
    1. Model Blacka-Scholesa dla europejskiej opcji kupna
    2. Własności wzorów Blacka-Scholesa
    3. Symulacje Monte Carlo ceny instrumentu pochodnego
  8. Dodatek - wizualizacja danych
  9. sandbox

Literatura

  • A. Janicki, A. Izydorczyk “Komputerowe metody w modelowaniu stochastycznym” WNT
  • P.L. Kloeden, E. Platen “Numerical solutions of stochastic differential equations” Springer
  • Paolo Brandimarte "Numerical Methods in Finance and Economics: A MATLAB-Based Introduction (Statistics in Practice)"

Marcin 18:30, 28 wrz 2009 (UTC)