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第1章 ランダムウォークの定義と“red and black” |
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1.1 ランダムウォークの定義と基本性質 |
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1.2 ランダムウォークのパスとそれが決める確率変数 |
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第2章 コルモゴロフの確率空間と鏡像原理 |
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2.1 コルモゴロフの確率空間 |
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2.2 鏡像原理と最大値の分布 |
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第3章 基本離散分布と初到達時間分布 |
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3.1 ベルヌーイ試行 |
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3.2 基本離散確率分布 |
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3.3 期待値と分散 |
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3.4 初到達時間の分布 |
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第4章 母関数とランダムウォーク |
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4.1 数列の母関数 |
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4.2 確率母関数 |
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4.3 初到達時間分布の母関数 |
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第5章 条件付期待値と公平な賭け方 |
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5.1 条件付期待値 |
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5.2 公平な賭け方 |
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5.3 ランダムウォークに関するマルチンゲール |
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第6章 いろいろなマルチンゲール表現定理 |
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6.1 マルチンゲール表現定理(対称ランダムウォークの場合) |
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6.2 マルチンゲール表現定理(非対称ランダムウォークほかの場合) |
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第7章 離散確率解析 |
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7.1 ドゥーブ-メイヤー分解 |
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7.2 離散伊藤公式 |
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7.3 ランダムウォーク汎関数のドゥーブ-メイヤー分解 |
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第8章 ギャンブラーの破産問題とマルチンゲール |
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8.1 ギャンブラーの破産問題 |
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8.2 ストッピング・タイム |
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8.3 オプショナル… |
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8.4 Optional Stopping Theorem |
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8.5 破産問題とマルチンゲール |
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第9章 確率差分方程式 |
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9.1 確率差分方程式とマルコフ性 |
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9.2 確率差分方程式の計算例 |
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9.3 コルモゴロフ偏差分方程式 |
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9.4 離散ファインマン‐カッツ偏差分方程式 |
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9.5 離散ギルサノフの定理 |
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第10章 期待値と無裁定 |
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10.1 期待値の意味 |
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10.2 数理ファイナンスの基本定理と無裁定 |
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10.3 株価の2項1期間モデル |
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10.4 株価の2項2期間モデル,T期間モデル |
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10.5 株価の2項T期間モデルにおける同値マルチンゲール測度 |
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第11章 無裁定とマルチンゲール |
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11.1 “red and black”における裁定 |
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11.2 お金の時間的価値と2項T期間モデル |
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11.3 デリバティブ |
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11.4 ブラック-ショールズ偏差分方程式,偏微分方程式 |
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第12章 賭け方を変えることのできるギャンブラーの破産問題 |
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12.1 不利なときは大胆に(Bold Strategy) |
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12.2 ギャンブルの平均持続時間 |
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第13章 再生性と確率・期待値の計算 |
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13.1 再生性 |
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13.2 どちらが先に出る? |
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13.3 幾何分布・指数分布の無記憶性 |
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13.4 ランダムウォークの分布計算への応用 |
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第14章 逆正弦法則 |
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14.1 離散逆正弦分布DA(2n) |
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14.2 離散カイ二乗分布DC(q) |
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14.3 正の側の滞在時間 |
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第15章 ランダムウォークの局所時間,レヴィの定理 |
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15.1 対称ランダムウォークの特徴づけ |
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15.2 レヴィの定理 |
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15.3 離散田中公式 |
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15.4 非対称ランダムウォークとレヴィの定理 |
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第16章 ランダムウォークから作られるマルコフ過程とピットマンの定理 |
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16.1 ランダムウォークから作られるマルコフ過程 |
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16.2 ピットマンの定理 |
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16.3 非対称ランダムウォークの事例 |
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第17章 ランダムウォークと分枝過程,離散レイ-ナイトの定理 |
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17.1 分枝過程 |
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17.2 離散レイ-ナイトの定理 |
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第18章 ランダムウォークからブラウン運動へ |
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18.1 リスケーリング・ランダムウォーク |
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18.2 ブラウン運動汎関数の分布計算 |
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18.3 おわりに |
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