Martingales et mathématiques financières en temps discret - Cours et exercices - Grand Format

Benoîte de Saporta

,

Mounir Zili

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Depuis trente ans, le développement des mathématiques financières a connu un véritable essor du fait de leurs applications à la modélisation, à... Lire la suite
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Résumé

Depuis trente ans, le développement des mathématiques financières a connu un véritable essor du fait de leurs applications à la modélisation, à la quantification et à la compréhension des phénomènes régissant les marchés financiers. Didactique et accessible "Martingales et mathématiques financières en temps discret" présente la théorie des martingales en temps discret et son application au calcul d'options financières.
Une attention particulière est accordée au modèle de Cox, Ross et Rubinstein en temps discret. Tous les outils mathématiques nécessaires sont rigoureusement construits sans prérequis. Cet ouvrage est illustré par de nombreux exercices et leurs solutions sur les martingales discrètes, par des applications aux marchés financiers et des travaux pratiques informatiques sous R qui s'avéreront utiles aux étudiant.e.s en master, aux enseignant.e.s ainsi qu'aux chercheur.e.s en mathématiques et en sciences économiques ou actuarielles.

Caractéristiques

  • Date de parution
    01/09/2022
  • Editeur
  • Collection
  • ISBN
    978-1-78405-868-5
  • EAN
    9781784058685
  • Format
    Grand Format
  • Présentation
    Broché
  • Nb. de pages
    236 pages
  • Poids
    0.375 Kg
  • Dimensions
    15,6 cm × 23,5 cm × 1,4 cm

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À propos des auteurs

Benoîte de Saporta est professeure en probabilité et statistique à l'Université de Montpellier. Ses recherches concernent principalement les processus de Markov et les méthodes numériques pour le contrôle stochastique avec applications en fiabilité et en biologie. Mounir Zili est professeur de mathématiques et membre du conseil scientifique à la Faculté des Sciences-Université de Monastir en Tunisie.
Il est l'auteur de plusieurs articles et ouvrages traitant de l'analyse stochastique.

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