从随机积分到数学金融

从随机积分到数学金融

Yu.KabanovR.LipsterJ.StoyanovFrom Stochastic CalculUS toMathematical Finance2006，633pp．Hardcover EUR 80.00ISBN 3-540-30782-6Springer

数学金融是投资者进行投资决策的理论依据。它能帮助投资者通过建立模型进行投资分析，以降低投资的风险系数，使投资者获得最大的利益。数学金融以随机微分学和随机控制理论为基础，是经济学家和经济研究工作者研究经济投资问题的必备工具之一。

该论文集反映了随机微积分发展的最新趋势、数学金融学者及其研究所关注的深层开放的新观点；讨论了随机控制及其在经济、金融和信息理论中的应用。部分重要论文内容如下：(1)V．Arkin和A.Slasmikov的及时投资优化模型为各种征税方案提供一种方法；(2)Yu．Kabanov和M.kijima

的合作模型为自主产品潜能中的投资和金融市场中投资提

供了一种决策方法；(3)M.Raso-nyi和L.Stettner提出离散时间模型，使投资者正确投资以获得最大的经济利益；

(4)I.Sonin写的论文讨论了去除算法主要是解决可数状态速度Markov链的递归优化问题；(5)O.Bamdorff-Nielsen等五

位学者指出了近似值和极限值的不同；(6)J.Carcov和

J.Stouanov用不同随机调节系数方程描绘双面系统和渐进稳定财产的问题；(7)A.Cherny总结了各种集中方法的性质；(8)B.Delyon，A.Juditsky和R.Liptser建立了过程的适中背离原则经历各种Markov链过程的一致变化，该方法主要工具是泊松方程和随机指数；(9)A.Guschin和D.Zh-danov用统计规律证明了极大极小准则，总结了Haussler分歧函数的结论；

(10)J.Fajardo等几个学生主要致力于研究金融适应性这一关键点上跳跃过程，如J．Fajardo等的筛选放大理论；(11)H.J.Engelbert等认为解决Skorohod问题惟一方法是用零漂移和可计算的扰动计算系数一维随机方程；(12)S.Lototsky 和B.Rozovskii提出了一种新的解决有限或无限扰动方程的方法；(13)M.Mania和R.Tevzadze证明了BMO不等式的解决方法，使数学金融学得到进一步的发展；(14)J.Obloj和M.Yor的论文给出了二维过程和谐函数的特性；(15)G.Peskir 致力于研究偏微分方程用于解决不相似的线性随机方程和

起源积分的基本方法。论文集还涉及到布朗优化问题、高斯编码和解码的优化结果、经历各种Markov链过程背离原则的变化情况和现代基础方法在金融数据经验研究中的应用

等等。

该论文集有以下几个特点：1该文集中的论文主要是由Albert的早期学生、合著者、同事及其仰慕者所写，以此

来纪念Albert Shiryaev的70岁生日；2论文集提出了很多模型和方法来解决数学金融中所遇到的问题；3将数学理论和随机控制理论应用到金融理论中，经济或金融研究更具有理论基础。作者R．Lipster是Tel Aviv大学电气工程学院教授，主要研究问题包括过滤问题的近似问题、大规模偏移问题、排队论中的近似扩散、随机控制的近似问题和决策理论等问题；作者J.Stoyanov是Newcastle大学数学统计学院教授，主要研究问题包括随机分析和应用、随机过程论、分布特性、时机问题和随机过程和概率论中的博弈问题。

侯玉梅，教授

(秦皇岛市燕山大学经济管理学院北京理工大学管理与经济学院博士后)

Hou Yumei，Professor(The college of economics and management，

Yanshan University)