随机微分方程在经济中的应用

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基于随机微分方程的动态定价模型研究

基于随机微分方程的动态定价模型研究

基于随机微分方程的动态定价模型研究

随着金融市场越来越复杂,传统的定价模型已经无法满足市场需求,随机微分方程成为越来越多的研究选项。本文将介绍基于随机微分方程的动态定价模型,并探讨其在金融风险管理中的应用。

一、随机微分方程

随机微分方程描述的是一个动态演化的随机系统,它在金融工程中的应用异常广泛。这种类型的方程形式困难,因此需要特别处理。在实践中,常用参数估计方法来确定随机过程中的各种参数,其中最常用的是极大似然估计方法,它的核心思路是找到最大的似然函数值作为估计值。

二、动态定价模型

动态定价模型建立于连续时间假定基础之上,即价格的变化是连续时间下的持续变化。在这个模型中,市场总是处于均衡状态,因为市场价格往往是由所有参与者共同决定的。为了能够计算市场价格,需要对市场中的每个资产建立一个价格模型,直到收益率满足一定的均衡关系。然后,通过现有市场性价格和相应的收益率水平,来计算未来市场中资产价格的发展趋势。

三、随机微分方程与动态定价模型的结合

基于随机微分方程的动态定价模型是基于市场中各种资产价格的变化与随机因素之间的关系建立的。这种模型能够反映价格变化的随机性和不确定性,并在市场中发挥重要作用,特别是在金融风险管理中。

由于随机微分方程能更好地反映市场的随机性,从而使得预测更为准确。通过基于当前数据估计具有未来预测能力的参数,并利用已知的市场数据来评估每个市场中资产的未来价格变化。从而,在不同的市场条件下制定策略和决策,以控制风险和获得更好的回报。

四、应用场景

在金融风险管理中,这种模型常用于控制证券市场风险的最优化,从而降低交易者面临的风险和获得更高价值的交易。例如,通过对随机微分方程和动态定价模型的应用,投资者可以更好地构造投资组合,进行风险分散,实现交易策略的最大化回报。另外,此类模型在衍生品的定价中也有很好的应用,例如随机波动性模型可以用于计算期权价格。同时,在实际交易中,随机微分方程和动态定价模型也有用于量化金融风险、计算风险价值和研究反转策略等方面。

微分方程在经济方面地应用

微分方程在经济方面地应用

目录

摘要 ........................................................................................................................ I Abstract .................................................................................................................. I I 第1章绪论 (1)

1.1 课题研究背景及目的 (1)

1.2 研究现状 (1)

1.3 研究方法 (2)

1.4 研究内容 (2)

第2章经济学中常用微分方程的解法 (4)

2.1 微分方程的简介 (4)

2.2 经济中常用微分方程的解法 (5)

第3章三个经济模型 (11)

3.1 价格调整模型 (11)

3.2 蛛网模型 (12)

3.3 Logistic模型 (15)

第4章微分方程在经济的两个分析中的应用 (17)

4.1 边际分析 (17)

4.2 弹性分析 (18)

结语 (20)

参考文献 .................................................................................... 错误!未定义书签。附录 ........................................................................................ 错误!未定义书签。致谢 ........................................................................................ 错误!未定义书签。

随机微积分中的随机微分方程

随机微积分中的随机微分方程

随机微积分中的随机微分方程随机微分方程是一类与概率相关的微分方程,其解是一个随机

过程。随机微分方程在金融、工程、物理等领域中有着非常广泛

的应用。本文将介绍随机微积分中的随机微分方程及其解法。

一、随机微分方程的定义和特点

随机微分方程是一类微分方程,其系数和/或初值条件是随机过程。这些方程的解不是一个具体的函数,而是一个符合某种特定

概率分布的随机过程。这种特性使得随机微分方程通常难以求解。

随机微分方程的主要特点是不确定性和随机性。在一定时间间

隔内,解的取值不是唯一的,而是服从某种概率分布。此外,解

也具有连续性和马尔可夫性,即受到之前的状态和随机事件的影响,但这些事件只与当前的状态有关,与之前的状态无关。

二、随机微分方程的应用

在金融领域,随机微分方程常常用来模拟股票和期权的价格变化,并进行风险评估和投资决策。在工程领域,随机微分方程可

以用来模拟飞机或汽车的运动状态,或者用来优化控制系统的设计。在物理领域,随机微分方程可以用来描述大分子的运动,或者用来模拟地震等自然灾害的发生。

三、随机微分方程的解法

对于一般的随机微分方程,没有通用的解法。但是,有一些特殊的随机微分方程可以通过一些方法求解,例如:随机常微分方程、线性随机微分方程和随机偏微分方程。

对于随机常微分方程,可以通过对随机积分进行运算得出解的期望和方差。对于线性随机微分方程,可以通过拉普拉斯变换和傅里叶变换等方法求出解的概率密度函数。而对于随机偏微分方程,目前主要使用数值方法来求解。

四、随机微分方程的应用举例

1. 随机微分方程在金融领域中的应用

基于随机微分方程的金融风险管理研究

基于随机微分方程的金融风险管理研究

基于随机微分方程的金融风险管理研究

在当今快速变化的经济环境下,金融风险管理已成为一个至关重要的问题。传

统的风险管理方法如VaR(Value at Risk)和CVaR(Conditional Value at Risk)等,无法完全适应金融市场的动态变化,并且难以处理非线性和非正态分布的风险因素。因此,越来越多的研究开始探索基于随机微分方程的金融风险模型。

随机微分方程是一种描述随机过程的数学工具,它建立在布朗运动、泊松过程

等概率论基础上。通过将金融市场看做一个随机过程,我们可以用随机微分方程建立数学模型,预测未来的市场走势和风险波动。

基于随机微分方程的金融风险模型主要分为两类:漂移扩散模型和跳跃扩散模型。漂移扩散模型假设市场价格随时间平稳漂移,并受到随机波动的影响,因此价格的变动可以用一个扩散项来描述。而跳跃扩散模型则在漂移扩散模型的基础上考虑了价格跳跃的影响,即价格变动不仅受到随机波动的影响,还受到离散的价格跳跃事件的影响。

总的来说,基于随机微分方程的金融风险模型具有以下优点:

第一,可以处理非线性和非正态分布的风险因素。传统的VaR和CVaR方法

都是基于正态分布假设的,但实际上市场风险往往具有长尾分布和偏度,这使得传统方法的准确性降低。基于随机微分方程的模型则可以灵活地处理各种类型的分布,从而更准确地描述市场的风险。

第二,可以反映市场的动态变化。金融市场充满了不确定性和动态变化,传统

的方法难以适应市场的变化。通过将市场看做随机过程,并通过随机微分方程来描述,我们可以更好地了解市场的变化规律,从而更好地管理市场的风险。

第十章基础资产价格的变动-随机微分方程

第十章基础资产价格的变动-随机微分方程

说明1
dWt 与 dW~t 的区别
相同点 都是均值为0,方差等于 dt的维纳过程; 首页
密度函数的表达式相同。
从这个意义上来讲,这两个随机误差项之 间不存在什么区别。
不同点 限定二者的一系列信息集不同。
虽然根本的密度函数是相同的,但如果被不同的 信息集来衡量,那实际上这两个随机过程代表了现实 生活中根本不同的两种现象。
3、对任一给定的 a()和 () ,能否找到一系列
的随机数对于所有的k而言都满足上面的等式。
首页
其次 再寻求当时间间隔h趋于0时的方程的解
如果连续的时间过程 St ,对于所有的t 0
满足以下方程
t
t
t
0 dSu 0 a(Su ,u)du 0 (Su ,u)dWu
那么定义St 是随机微分方程 的解。
因此这类参与者的随机微分方程可写作
dSt a (St , t)dt
而其他参与者的随机微分方程那么是不变。
说明 随机微分方程的具体形式以及误差项 dWt
的定义都要依赖于信息集 { It ,t [0,T ] } 即维纳过程 dWt 与信息集 It 相对应。
随机微分方程可用于对衍 生金融资产定价的原因
E[
t 0
eWs
dWs
]
0
首页
故 假设记 那么有
所以
故得 从而

随机微分方程的定义及其应用

随机微分方程的定义及其应用

随机微分方程的定义及其应用随机微分方程(Stochastic Differential Equation, SDE)是一种常见的随机过程模型,广泛应用于金融、物理、生物和工程等领域。随机微分方程描述的是包含随机项的微分方程,是确定性微分方

程和随机过程的结合体。在实际应用中,随机微分方程通常用来

描述系统的演化过程,如股票价格、气象预测和细胞生长等。

一、随机微分方程的定义

随机微分方程包含如下两个部分。

1. 确定性微分方程

确定性微分方程表示系统的演化过程,它是包含未知函数(通

常表示为$x_t$)及其导数($dx_t$)的微分方程。通常采用欧拉

方法或改进欧拉方法对其进行求解。

2. 随机项

随机项(通常表示为$dW_t$)是为了考虑系统噪声或不确定性而引入的一项。其中$dW_t$是一个随机过程,表示一个标准布朗运动(Standard Brownian Motion)。它是一种无法预测的随机变量,具有如下两个特点:

(1)它在数学上是连续但处处不可微的。

(2)它的均值为0,方差为t。

由于$dW_t$具有如上两个特点,因此它可以用来模拟真实生活中的一些随机过程,如金融市场、天气预测等。

二、随机微分方程的应用

随机微分方程在金融、统计学、生物学和物理学等不同领域中都有广泛应用。下面将针对其中三个具体应用领域进行介绍。

1. 金融领域

随机微分方程在金融领域中的应用已经成为了一种标准方法。

它被用来建立股票价格、波动率与收益率之间的关系、量化风险等。其中,布莱克﹒斯柯尔斯(Black-Scholes)期权定价模型是其中最为著名的一个。在这个模型中,股票价格被假设为一个随机

微分方程在经济学中的应用

微分方程在经济学中的应用

微分方程在经济学中的应用

微积分理论是现代数学的重要组成部分,微分方程则是微积分

的一个重要分支。微分方程的研究一直是数学界和工程学界的热

门话题。但是,除了这些专业领域,微分方程在其他领域也有广

泛的应用,其中包括经济学。本文将会介绍微分方程在经济学中

的应用。

经济学是研究人类分配与利用有限资源的学科,也是社会科学

中的一门重要学科。经济学家经常需要解决各种各样的问题,如

货币政策的制定、预测经济趋势、生产率和投资等等。这些问题

都可以通过微分方程来描述和解决。本文将会介绍微分方程在下

列几个具体方面的应用。

1. 行为经济学中的微分方程模型

行为经济学是一门相对比较新的学科,它主要关注个体决策及

其行为的经济学解释。为了研究个体决策,最简单的方法是建立

微分方程模型。以经济学家基恩斯的消费函数为例,它的数学形

式可以表示为:C = a + bY – cY^2。其中,C表示消费支出,Y表

示收入,a,b,c是常数。这个方程模型设置了一个基本的消费函数,可以用来研究收入对消费支出的影响。

除此之外,行为经济学中的各种决策模型都可以被它们的微分

方程形式所描述。因为微分方程可以帮助我们理解个体决策和行

为如何变化,以及如何干预这些变化。

2. 宏观经济学中的微分方程模型

宏观经济学研究的是整个经济体系的运动和变化,宏观经济学

家需要通过建立数学模型来预测宏观变化。根据动力学系统和微

分方程的理论,宏观经济系统可以用一组差分方程的形式来描述。这些微分方程描述了社会、政治和经济的相互作用,以及它们对

经济体系的影响。例如,经济增长可以用单方程或系统微分方程

随机微分方程及其应用.

随机微分方程及其应用.
13
逃逸问题
V(x)的双势阱结构图 如图所示:它在x的正负 无穷上都是受束缚的,势函 数有两个极小值(稳定解) 和一个极大值(不稳定解 )。 如果不存在随机力的作用, 初态处于的势阱内的粒子将 逗留在原势阱内,它们将各 自趋于初态所处势阱的极小 值,即到达系统的稳定解。 而一旦到达了此稳态,粒子 将永远不再偏离。但若存在 随机力激励的条件下,则粒 子就可能在两个稳态之间跃 14 迁。
可以解出P(t):P(t ) p0e 由此可知,若初始价格为正直,则股票价格总是正的。
2
W ( t ) (
2
)t
P(t ) p0 Pds PdW 由随机微分方程可知:
t
t
并且
E ( PdW ) 0
0
t
,则可知:
t 0
0
0
E( P(t )) p0 E( P(s))ds
幅大于临界值,布朗粒子将逗留在稳定区内,在一极限 环内运动。如果存在噪声的激励,粒子将逃离稳定区, 随着噪声强度的增大,粒子越容易逃离,用逃逸率来衡 量粒子逃逸的容易度,研究随着噪声强度的增大,逃逸 率将如何变化。
在此逃逸率是用平均首次穿越时间的倒数来计算的。 为了测量不同噪声强度下粒子的逃逸率,选取初始状态为 x(0)=-1,v(0)=-1,计算粒子首次通过极限值xth=5的平均 时间,也可以选取稳定区内的其他初始状态,这并不影响 我们模拟的结果。

数学建模中的微分方程与边界条件的应用分析

数学建模中的微分方程与边界条件的应用分析

数学建模中的微分方程与边界条件的应用分

在数学建模中,微分方程是一种重要的工具,用于描述自然界和社会现象中的

各种变化规律。微分方程可以分为常微分方程和偏微分方程两类。常微分方程是只涉及一个自变量的方程,而偏微分方程则涉及多个自变量。边界条件是微分方程求解过程中的重要条件,它限定了解的取值范围。

微分方程在数学建模中的应用非常广泛,我们可以通过一些具体的实例来进行

分析。首先,考虑一个经典的物理问题:自由落体运动。假设一个物体从高处自由落下,我们想要知道它在任意时刻的位置。根据牛顿第二定律,我们可以得到物体的运动方程:$m\frac{d^2y}{dt^2} = -mg$,其中$y$表示物体的高度,$m$表示物

体的质量,$g$表示重力加速度。这是一个二阶常微分方程,我们需要给出适当的

边界条件来求解它。

边界条件可以是物理上的限制,比如物体在$t=0$时刻的初始位置和初始速度。假设物体在$t=0$时刻的位置为$y_0$,初始速度为$v_0$,那么我们可以得到边界

条件$y(0) = y_0$和$\frac{dy}{dt}(0) = v_0$。将这些边界条件代入微分方程,我们

可以求解得到物体在任意时刻的位置。

另一个常见的应用是热传导问题。假设一个杆体的两端分别与两个恒温热源接触,我们想要知道杆体上各点的温度分布。根据热传导定律,我们可以得到杆体上的热传导方程:$\frac{\partial u}{\partial t} = \alpha \frac{\partial^2 u}{\partial x^2}$,其中$u(x,t)$表示杆体上某点的温度,$\alpha$表示热扩散系数。这是一个一维的偏

随机微分方程在金融定价中的应用

随机微分方程在金融定价中的应用

随机微分方程在金融定价中的应用

摘要

随机微分方程是描述随机演化过程的数学模型,在金融学中广泛应

用于期权定价、风险度量和投资组合管理等领域。本文将介绍随机微

分方程的概念和基本形式,重点讨论了随机波动率模型和随机跳跃模

型在期权定价中的应用。我们还将给出一些实证研究的案例,通过对

实证结果的分析,来进一步验证随机微分方程在金融定价中的应用价值。

随机微分方程的基本概念

随机微分方程是随机演化过程的数学模型,它是微分方程的一个扩展。将随机变量的随机性纳入微分方程的描述中,可以更准确地描述

复杂的随机演化过程。随机微分方程的基本形式如下:

du t=a(u t,t)dt+b(u t,t)dW t+c(u t,t)dN t

其中,dW t是标准布朗运动的随机微分形式,dN t是泊松流的随机微

分形式。a(u t,t),b(u t,t)和c(u t,t)是随机过程。当b(u t,t)和c(u t,t)均为0时,随机微分方程就变成了普通的微分方程。

随机微分方程在期权定价中的应用

随机波动率模型

随机波动率模型是一种期权定价模型,它可以更好地解释实际市场

中的波动率裂口现象。随机波动率模型基于以下假设:

1.股票价格服从几何布朗运动。

2.股票波动率是一个随机过程,它的演化遵循某个随机微分

方程模型,例如,CIR模型。

根据上述假设,随机波动率模型可以被表示为:

$$\\frac{dS_t}{S_t}=r dt+\\sqrt{v_t} dW_t$$

其中,S t是股票价格,r是固定无风险利率,v t是波动率,dW t是标

准布朗运动。根据此模型,可以计算出欧式看涨期权(European Call Option)的价格:

数学中的随机分析和随机微积分

数学中的随机分析和随机微积分

数学中的随机分析和随机微积分随机分析和随机微积分是现代数学中极为重要的两个分支。它们是基于概率论的一类数学理论,主要研究随机过程和随机变量的性质。

随机过程是一个由时间参数化的随机变量序列。它在物理、金融、信息和通信技术等领域中有着广泛的应用。以金融为例,随机过程可以用来描述股票价格的波动、债券收益率的变化等等。而随机微积分则是关于随机过程的微积分学理论。

随机微积分以Ito积分为主要工具,它是一种针对随机过程的Lebesgue积分,具有许多独特的性质。与传统的Lebesgue积分不同,Ito积分是基于随机过程的累计增量进行定义的。在这个意义上,Ito积分通常包含两部分:一个确定性的积分和一个随机的积分。

一个关键的问题是如何对随机过程进行微积分学处理。虽然这个问题相对于传统微积分来说要复杂得多,但是随着数学工具的不断发展与完善,已经有了很多成功的应用。

随机微积分的一个重要应用是建立随机微分方程。这些方程描

述随机过程随着时间的变化。许多现实中的问题都可以被转化为

随机微分方程的形式。例如,在经济学中,随机微分方程可以用

来描绘企业的生产率、通货膨胀率等。在物理学中,则可以用随

机微分方程为基础来研究热力学、流体力学和化学动力学等领域

中的随机过程。

除了随机微分方程,随机微积分还被广泛应用于随机控制理论、随机优化问题和时间序列分析等方面。在这些领域中,随机微积

分提供了定量的工具,有助于对复杂的随机过程进行分析和优化

设计。

总的来说,随机分析和随机微积分在现代数学中具有重要地位。它们的理论构建和应用研究不仅能够深化我们对概率论的认识,

随机微分方程模型在统计学中的应用

随机微分方程模型在统计学中的应用

随机微分方程模型在统计学中的应用

统计学是一门研究收集、分析、解释和呈现数据的学科。它在各个领域都有广泛的应用,包括经济学、生物学、医学等。近年来,随机微分方程模型在统计学中的应用越来越受到重视。随机微分方程模型是描述随机过程演化的数学工具,它能够更好地模拟现实世界中的不确定性和随机性。

一、随机微分方程模型的基本概念

随机微分方程模型是一种描述随机过程演化的数学模型。它由两部分组成:确定性部分和随机部分。确定性部分描述了系统的演化规律,而随机部分则描述了系统的随机性和不确定性。随机微分方程模型可以用来解决各种实际问题,如金融市场的波动性预测、股票价格的模拟等。

二、随机微分方程模型在金融领域的应用

金融市场的波动性一直是投资者关注的焦点。随机微分方程模型可以用来预测金融市场的波动性,并为投资者提供决策依据。例如,布朗运动模型是一种常用的随机微分方程模型,它可以用来模拟股票价格的变化。通过对历史数据进行分析,可以估计出股票价格的波动性,并根据波动性的大小来制定投资策略。

三、随机微分方程模型在生物学领域的应用

生物学是研究生物体及其内部机制的科学。随机微分方程模型在生物学领域的应用主要集中在生物进化和遗传变异的研究中。例如,随机微分方程模型可以用来模拟种群的演化过程,通过对模型参数的估计,可以推断出种群的遗传变异程度和演化速度。

四、随机微分方程模型在医学领域的应用

医学是研究疾病的预防、诊断和治疗的科学。随机微分方程模型在医学领域的应用主要集中在流行病学和药物研发方面。例如,随机微分方程模型可以用来模拟

随机微分方程在金融领域的应用研究

随机微分方程在金融领域的应用研究

随机微分方程在金融领域的应用研究

金融是现代社会中最重要的产业之一,也是全球经济发展的重要引擎。同时,

金融行业也是充满不确定性的。由于金融市场的公平、透明和高效,交易者中可能存在对市场信息的不当利用,这会导致市场价格的不稳定和金融市场的波动。为了应对这一现象,随机微分方程被广泛应用于金融领域。

随机微分方程是一种非常有用的数学工具,特别适用于刻画具有随机性的动态

过程。其中,布朗运动是一个经典的例子。布朗运动是一种连续随机过程,它描述了在各种系统中具有随机性的位置和运动。在金融领域,布朗运动广泛用于描述资产价格的动态演化。同时,基于布朗运动的随机微分方程模型也被广泛应用于股票价格、汇率、利率、期货价格等金融衍生品的定价和风险管理。

在金融市场的波动中,随机微分方程可以用来建立风险模型,这些模型可以被

用来模拟金融市场价格的波动和风险。这样的模型一般被称为随机波动模型。一个好的随机波动模型能够揭示市场的不确定性和波动,从而帮助投资者更好地选择合适的投资策略来获得更高的收益。

除了随机波动模型,随机微分方程也被广泛应用于金融风险的度量和风险管理。在金融市场中,风险管理是关键的。随机微分方程的应用可以帮助投资者更好地理解和度量他们的风险水平,从而采取适当的策略来规避风险。例如,随机微分方程可以被用来计算金融衍生品的风险价值和抵押物价值,从而帮助银行制定更好的风险管理策略。

此外,随机微分方程也被广泛应用于资产定价和市场的预测。当股票、债券、

期货等金融资产的价格波动不能完全解释为纯随机过程时,随机微分方程在资产定价中起到了重要作用。对于证券价格的预测,基于随机微分方程的模型可以被用来指导投资者制定投资策略。

随机微分方程(stochastic differential equation,sde)

随机微分方程(stochastic differential equation,sde)

随机微分方程(stochastic differential equation,sde) 1. 引言

1.1 概述

随机微分方程(Stochastic Differential Equation,SDE)是一类描述随机现象的微分方程。相比于传统的确定性微分方程,SDE中包含了一个或多个随机项,能够更准确地描述现实世界中的不确定性和变动性。SDE在各个领域中广泛应用,特别是金融学、物理学和生物学等领域。

1.2 文章结构

本文将从以下几个方面介绍随机微分方程及其应用:定义与基本概念、解随机微分方程的方法与技巧,以及在实际问题中的应用。具体可以分为三个主要部分:引言、主体内容和结论展望。

1.3 目的

本文旨在介绍随机微分方程的基本概念、解法和应用,并探讨其在金融学、物理学和生物学等领域中的实际应用。通过对随机微分方程的深入了解,读者可以更好地理解和利用该方法来解决实际问题,并对未来研究提出展望。

以上为“1. 引言”部分的内容。

2. 随机微分方程的定义与基本概念

2.1 随机过程简介

随机过程是一类描述随着时间推移而随机变化的数学模型。它可以看作是时间参数上的一族随机变量的集合。随机过程常用于描述具有随机性质的现象,如金融市场中的股票价格、天气预报中的温度变化等。

2.2 随机微分方程的定义

随机微分方程是一类描述含有随机项(通常为噪声)的微分方程。它通常采用以下形式表示:

dX(t) = a(X(t), t)dt + b(X(t), t)dW(t)

其中,X(t)是未知函数,a(X(t), t)和b(X(t), t)是已知函数,dW(t)表示Wiener 过程(也称为布朗运动或白噪声)。这个方程表示了X在无穷小时间段dt内发生微小变化dX(t),其中包含一个确定性项a(X(t), t)dt和一个随机项b(X(t), t)dW(t)。

随机微分方程在金融中的应用

随机微分方程在金融中的应用

随机微分方程在金融中的应用

随机微分方程是一种描述随机过程的数学工具,它在金融领域中有着广泛的应用。随机微分方程可以用来描述金融市场中的价格变化、利率变化、风险等因素,为金融机构和投资者提供了重要的决策依据。

随机微分方程的应用可以追溯到20世纪50年代,当时经济学家布莱克-舒尔斯等人提出了著名的布莱克-舒尔斯期权定价模型。该模型利用随机微分方程描述了股票价格的随机漂移和波动,从而计算出期权的价格。这一模型的成功应用,标志着随机微分方程在金融领域中的应用开始走向成熟。

随后,随机微分方程在金融领域中的应用不断扩展。例如,随机微分方程可以用来描述股票价格的随机漂移和波动,从而预测股票价格的走势。此外,随机微分方程还可以用来描述利率的随机变化,从而预测债券价格的变化。在金融风险管理中,随机微分方程也被广泛应用。例如,随机微分方程可以用来描述金融市场中的风险因素,从而帮助金融机构和投资者制定风险管理策略。

随机微分方程在金融领域中的应用,不仅为金融机构和投资者提供了重要的决策依据,也为数学和统计学领域的研究提供了新的挑战。例如,随机微分方程的求解和数值模拟等问题,一直是数学和统计学领域的研究热点。

随机微分方程在金融领域中的应用,为金融机构和投资者提供了重要的决策依据,也为数学和统计学领域的研究提供了新的挑战。随着金融市场的不断发展和变化,随机微分方程的应用也将不断扩展和深化。

随机微分方程及其在数理金融中的应用(蒲兴成,张毅编著)思维导图

随机微分方程及其在数理金融中的应用(蒲兴成,张毅编著)思维导图
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[摘 要]文章把随机微分方程应用到社会经济领域中,分别给出了人口出生与死 亡、产 品 推 销 的 数
学模型。并通过对随机微分方程的 求 解 和 推 演,结 合 具 体 的 社 会 经 济 实 际 意 义 进 行 了 分 析、比 较 和 推
断。
[ 关 键 词 ]随 机 变 量 ;微 分 方 程 ;概 率 ;概 率 密 度 函 数
随机微分方程在经济中的应用
作者: 作者单位: 刊名:
英文刊名: 年,卷(期):
姜秀英, 李明哲, JIANG Xiu-ying, LI Ming-zhe 哈尔滨学院,数学与计算机学院,黑龙江,哈尔滨,150080
哈尔滨学院学报 JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY 2005,26(10)
[3]常大勇 . 经济 管 理 数 学 模 型[M]. 北 京:北 京 经 济 学 院出版社,l996 .
责 任 编 辑 :李 新 红
Random Differential Eguation’s Application in Economy
JIANG Xiu-ying,LI Ming-zhe
(Harbin University,Harbin l50080,China)
人口总数 (X t)。
类 似 地 ,可 得 方 差 随 时 间 的 变 化 式 为
D(t)=
n0
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(7)
D(t)的 大 小 表 示 了 人 口 X( t)在 期 望 值 E
(t)附近的 波 动 范 围,(7)式 说 明 这 个 范 围 不 仅
随 着 时 间 的 延 续 和 净 增 长 率 的 增 加 而 变 大,而
人 ,副 教 授 ,主 要 从 事 应 用 数 学 研 究 。
ll4
哈尔滨学院学报
2005 年
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件产 品 赚 钱 与 赔 钱 之 比 越 大 时,推 销 员 进 购 数
就应该越多。
[参 考 文 献]
[l]姜启源 . 等 . 数 学 模 型[ M]. 北 京:高 等 教 育 出 版 社, 2003(3).
[2]周义仓,等 . 数学建模实验[M]. 西安:西安 交 通 大 学 出版社,l999 .
(3)
若初始 时 刻(t = 0)的 人 口 为 确 定 数 量 H0,
则 P(H t)的初始条件为
{1
P(H 0)= 0
H = H0 H! H0
(4)
(3)式对于不同的 H 是一组逆推方程,在条
件(4)下 的 求 解 过 程 非 常 复 杂 ,这 里 只 讨 论 数 学
期 望 和 方 差 这 两 个 指 标 ,由 定 义
(1)
由此可得关于 P(H t)的随机微分方程为
dPH dt
= "( H
-
1)PH - (1 t)+
dH + 1 PH + (1 t)-( bH
+ dH)P(H t) 特别地,在假设 2 下方程为
(2)
dPH dt
="(H
-
1)PH -(1 t)+ #H
+
1PH +(1 t)-("
+#)HP(H t)
参考文献(3条) 1.常大勇 经济管理数学模型 1996 2.周义仓 数学建模实验 1999 3.姜启源 数学模型 2003
本文链接:http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_hebxyxb200510028.aspx
(#)d#- #(0n b - c)(f #)d#
(2)
令 dGn dn
=
0,得
#0n(f #)d# = #n (f #)d#
a b
-
b c
(3)
由于 (f #)满足#n (f #)d#= l,所以(3)式 变 为
#0n(f #)d#=
a a
-
b c
(4)
由(3)式 和(4)式 可 以 确 定 最 优 的 购 进 量, 在(3)式中,#0n(f #)d# 是 需 求 量 # 超 过 n 的 概 率,#n (f #)d#是需求 量 #不 超 过 n 的 概 率,从 而推销员购进产品的数量 n 应该使卖不完与卖 完的概率之比,恰 好 等 于 卖 出 一 件 赚 的 钱(a b)与退回一 份 赔 的 钱 b - c 之 比。 当 推 销 员 每
piaining and counting the random differentiai eguations,anaiyse,compare and deduce corubining the
concrete reaiity meaning of sociai economy .
Key words:differentiai eguation;random variabie;probabiiity;probabiiity denisity function
( t)=(!- ")E( t)
故 E(t)= E(0)e(!-")t
பைடு நூலகம்
(5)
由初始条件 E(0)= n0,得
E(t)= n0 e(!-")t
(6)
这里出生概率!与死亡概率 "之并!-"
称为净 增长概率,则人 口的期望值 E(t)呈 指 数
增长。当人口数 量 很 多 时,E( t)就 可 以 看 成 是
G(n)= #〔0n(a - b)#-(b - c)(n -#)〕(f #) d#+ #0(a - b)n(f #)d#
这里 (f #)是 需 求 量 的 概 率 密 度 函 数,对 G ( X)求 导
dGn dn
=(a
-
b)n(f #)-
#(0n b
-
c)(f #)d#-(a
- b)n(f n)+ #n( a - b)(f #)d# = #n( a - b)f
Abstract:This paper appiys random differentiai eguation into the fieid of sociai economy;
buiids three modeis in order about popuiation’s borning and dying and promoting saies through eX-
第 26 卷 第 10 期 2005 年 10 月
哈尔滨学院学报 JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY
[ 文 章 编 号 ]1004— 5856(2005)10— 0113—02
Vol . 26 No . 10 Oct . 2005
随机微分方程在经济中的应用
姜秀英,李明哲
(哈尔滨学院 数学与计算机学院,黑龙江 哈尔滨 150080)
[中图分类号]O211 . 63
[ 文 献 标 识 码 ]A
在 社 会 经 济 领 域 中,很 多 现 象 都 具 有 随 机 性 ,如 :人 口 的 出 生 与 死 亡 ,产 品 的 销 售 ,市 场 价 格 等 ,在 数 学 上 称 之 为 随 机 事 件 ,这 些 随 机 事 件 虽 然 无 法 确 定 ,但 我 们 可 根 据 大 量 的 试 验 数 据 , 确 定 某 个 随 机 变 量 ,并 附 加 初 始 条 件 ,建 立 随 机 微分 方 程 的 数 学 模 型,从 而 推 断 出 总 体 的 发 展 变 化 规 律 ,为 优 化 经 济 管 理 提 供 可 靠 的 依 据 。
2 . 设 bH 与 dH 均 与 H 成 正 式,记 为 bH ="H, dH =#H,"、# 分 别 是 单 位 时 间 内 一 个 人 出 生 和 死亡的概率。
根据全概率公式有
P(H t
+ !t)=
PH -(1 t)bH P(H t)(1 -
- 1!t bH!t
+ -
PH +(1 t)dH + 1!t + dH!t)+ O(!t)
E(t)= " HP(H t) H= 0
D(t)= " H2 P(H t)- E(2 t) H= 0
对 E(t)求导,再用方程(3)代入得
dE(dtt)=
"H
H= 0
dP(H t) dt
[收稿日期]2005 - 01 - 25 [作者简介]姜秀英(1957 - ),女,哈尔滨人,副教 授,主 要 从 事 经 济 应 用 数 学 研 究;李 明 哲(1971 - ),女,哈 尔 滨
G(n)= !〔(a - b)#-(b - c)(n - #)〕(f #) #= 0
+ !(a - b)n(f #) #= n + l
(l)
若产品是小 件 物 品,则 需 求 量 # 与 购 进 量
n 都相当大,从概率论大 数 定 律 的 观 点,把 #取 作 连 续 随 机 变 量 ,则(l)式 可 转 化 为
一 、人 口 出 生 与 死 亡 模 型
时 刻 t 的 人 口 用 随 机 变 量 X(t)表 示,X(t)
只取整数,记 P(H t)为 X(t)= H 的 概 率,H = 0,1, 2,…,对人口在 t 到 t + !t 的出生和死亡 作 如 下 假设:
1 . 出生与死亡一人的概率与 !t 成 正 比,分 别记为 bH!t,dH!t,出生 与 死 亡 二 人 及 以 上 的 概 率为 O(!t),是 !t 的高阶无穷小量。
且既 使 净 长 率 不 变 时,它 也 随 !和 " 的 上 升 而 增长。这表明 当 出 生 和 死 亡 频 繁 时,人 口 的 波
动范围就大一些。
二 、产 品 推 销 模 型
有些产品的销售是通过推销员在厂家购进 后,再批发 卖 给 零 售 商 的。假 设 销 售 员 每 天 购 进 n 件产品时的平均收入为 G(n),当天 的 需 求 量#"n,考虑 到 需 求 量 为 # 的 概 率 是 (f #),所 以有
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