Stochastic Calculus of Variations in Mathematical Finance
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2010
- Brossura
- Nuovo
Da: Sizzler Texts, SAN GABRIEL, CA, U.S.A.Sizzler Texts
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- Titolo
- Stochastic Calculus of Variations in Mathematical Finance
- Autore
- Malliavin, Paul; Thalmaier, Anton
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- New
- Sovraccoperta
- New
- Rilegatura
- Soft cover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642077838
- ISBN 13
- 9783642077838
- Edizione
- 1st Edition
- Serie
- Libro 22 di 53: Springer Finance
This extensive and up-to-date text demonstrates the relevance of Malliavin calculus for Mathematical Finance. It starts with an exposition from scratch of this theory. Greeks (price sensitivities) are reinterpreted in terms of Malliavin calculus. Integration by parts formulae provide stable Monte Carlo schemes for numerical valuation of digital options. Finite-dimensional projections of infinite-dimensional Sobolev spaces lead to Monte Carlo computations of conditional expectations useful for computing American options. Insider information is expressed as an infinite-dimensional drift. The last chapter gives an introduction to the same objects in the context of jump processes where incomplete markets appear.
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Dalla quarta di copertina
Malliavin calculus provides an infinite-dimensional differential calculus in the context of continuous paths stochastic processes. The calculus includes formulae of integration by parts and Sobolev spaces of differentiable functions defined on a probability space. This new book, demonstrating the relevance of Malliavin calculus for Mathematical Finance, starts with an exposition from scratch of this theory. Greeks (price sensitivities) are reinterpreted in terms of Malliavin calculus. Integration by parts formulae provide stable Monte Carlo schemes for numerical valuation of digital options. Finite-dimensional projections of infinite-dimensional Sobolev spaces lead to Monte Carlo computations of conditional expectations useful for computing American options. The discretization error of the Euler scheme for a stochastic differential equation is expressed as a generalized Watanabe distribution on the Wiener space. Insider information is expressed as an infinite-dimensional drift. The last chapter gives an introduction to the same objects in the context of jump processes where incomplete markets appear.
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SAN GABRIEL, CA, U.S.A.
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