Computational Methods for Quantitative Finance
Lingua: inglese
Editore: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE, 2015
- Brossura
- Nuovo

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- Titolo
- Computational Methods for Quantitative Finance
- Autore
- Norbert Hilber, Oleg Reichmann, Christoph Schwab, Christoph Winter
- Editore
- Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642435327
- ISBN 13
- 9783642435324
- Serie
- Libro 42 di 53: Springer Finance
Many mathematical assumptions on which classical derivative pricing methods are based have come under scrutiny in recent years. The present volume offers an introduction to deterministic algorithms for the fast and accurate pricing of derivative contracts in modern finance. This unified, non-Monte-Carlo computational pricing methodology is capable of handling rather general classes of stochastic market models with jumps, including, in particular, all currently used Lévy and stochastic volatility models. It allows us e.g. to quantify model risk in computed prices on plain vanilla, as well as on various types of exotic contracts. The algorithms are developed in classical Black-Scholes markets, and then extended to market models based on multiscale stochastic volatility, to Lévy, additive and certain classes of Feller processes.
This book is intended for graduate students and researchers, as well as for practitioners in the fields of quantitative finance and applied and computational mathematics with a solid background in mathematics, statistics or economics.?
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
Many mathematical assumptions on which classical derivative pricing methods are based have come under scrutiny in recent years. The present volume offers an introduction to deterministic algorithms for the fast and accurate pricing of derivative contracts in modern finance. This unified, non-Monte-Carlo computational pricing methodology is capable of handling rather general classes of stochastic market models with jumps, including, in particular, all currently used Lévy and stochastic volatility models. It allows us e.g. to quantify model risk in computed prices on plain vanilla, as well as on various types of exotic contracts. The algorithms are developed in classical Black-Scholes markets, and then extended to market models based on multiscale stochastic volatility, to Lévy, additive and certain classes of Feller processes.
The volume is intended for graduate students and researchers, as well as for practitioners in the fields of quantitative finance and applied and computational mathematics with a solid background in mathematics, statistics or economics.?
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