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This book offers an introduction to the mathematical, probabilistic and numerical methods used in the modern theory of option pricing. The text is designed for readers with a basic mathematical background. The first part contains a presentation of the arbitrage theory in discrete time. In the second part, the theories of stochastic calculus and parabolic PDEs are developed in detail and the classical arbitrage theory is analyzed in a Markovian setting by means of of PDEs techniques. After the martingale representation theorems and the Girsanov theory have been presented, arbitrage pricing is revisited in the martingale theory optics. General tools from PDE and martingale theories are also used in the analysis of volatility modeling. The book also contains an Introduction to Levy processes and Malliavin calculus. The last part is devoted to the description of the numerical methods used in option pricing: Monte Carlo, binomial trees, finite differences and Fourier transform.
Il libro fornisce un'introduzione concisa ma rigorosa alla Teoria della Probabilita. Fra i possibili approcci alla materia si e scelto quello piu moderno, basato sulla teoria della misura: pur richiedendo un grado di astrazione e sofisticazione matematica maggiore, esso e indispensabile a fornire le basi per lo studio di argomenti piu avanzati come i processi stocastici, il calcolo differenziale stocastico e l'inferenza statistica. Nato dall'esperienza di insegnamento del corso di Probabilita e Statistica Matematica presso la Laurea Triennale in Matematica dell'Universita di Bologna, il testo raccoglie materiale per un insegnamento semestrale in corsi di studio scientifici (Matematica, Fisica, Ingegneria, Statistica...), assumendo come prerequisito il calcolo differenziale e integrale di funzioni di piu variabili. I quattro capitoli del libro trattano i seguenti argomenti: misure e spazi di probabilita; variabili aleatorie; successioni di variabili aleatorie e teoremi limite; attesa e distribuzione condizionata. Il testo include una raccolta di esercizi risolti.
La finanza matematica ha visto un notevole sviluppo in tempi
recenti, soprattutto per l'introduzione di strumenti finanziari
atti a contenere il rischio nelle operazioni di mercato. Lo studio
delle problematiche legate a tali strumenti richiede tecniche
matematiche talvolta sofisticate e la maggior parte di queste
tecniche sono legate alla teoria della Probabilita.
Questo testo offre una (TM)introduzione ai metodi matematici, probabilistici e numerici utilizzati nel settore della finanza che si occupa della valutazione degli strumenti derivati. Il libro fornisce una (TM)esposizione accessibile ad un lettore che abbia una formazione matematica di base. Con lo scopo di ridurre il formalismo, il testo introduce rapidamente i concetti fondamentali senza rinunciare al rigore matematico. La prima parte del volume contiene una (TM)introduzione agli elementi di probabilitA e una presentazione della teoria della valutazione nella (TM)ambito dei mercati discreti. Vengono in particolare illustrati con dimostrazione i teoremi fondamentali della valutazione, i modelli binomiale e trinomiale e vengono accennati alcuni approcci al problema della valutazione in mercati incompleti. Nella seconda parte viene sviluppata in dettaglio la teoria della (TM)integrazione e del calcolo stocastico. Il classico modello di Black&Scholes A] presentato inizialmente in ambito Markoviano con un approccio basato sulle equazioni alle derivate parziali. Successivamente, dopo aver trattato il teorema di Girsanov, la valutazione da (TM)arbitraggio viene rivisitata nella (TM)ottica della teoria delle martingale. Di seguito viene approfondita la teoria delle equazioni differenziali stocastiche mettendo particolare enfasi sui legami con le equazioni alle derivate parziali paraboliche, eventualmente degeneri. Gli strumenti introdotti vengono utilizzati nella discussione di alcuni recenti modelli per la volatilitA che generalizzano la (TM)analisi classica di Black&Scholes. La (TM)ultima parte del testo A] dedicata alla descrizione dei classici metodi numerici utilizzati nellavalutazione dei derivati: metodo Monte Carlo, alberi binomiali e schemi alle differenze finite.
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