改訂版 入門確率過程

松原 望 (著, 編集), 山中 卓 (著), 小船 幹生 (著)

 

確率過程の「学び」をわかりやすく、面白く、ためになるものにしたい。これが本書が生まれたいきさつである。
そのためには実例、数値例を多くし、わかりやすい解説(ときにはやさしすぎるかもしれない)と基礎的な実用例を多く登場させ、

細事はこの際さておき、骨太で自然体のわかりやすさを重くみた。
実例には、経済の例などを用いて社会人のニーズにこたえようとした。
20年振りの改訂では章末問題(ワンポイント練習)やファイナンスの章を新たに設けるなど、内容がさらに充実。

 

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『改訂版 入門 確率統計』目次      
      はじめに
      
第1章      確率の基本
    §1.1  確率の意味
    §1.2  確率の定義
    §1.3  事象と確率
      ワンポイント練習1
      
第2章      確率変数と確率分布
    §2.1  確率変数
    §2.2  確率分布を表す
    §2.3  期待値の考え方
    §2.4  分散の考え方と役割
    §2.5  さまざまな分布の形:モーメント
    §2.6  以下の確率と累積分布関数
    §2.7  条件付期待値と条件付分散
      ワンポイント練習2
      
第3章      いろいろな確率分布
    §3.1  4種の重要分布
    §3.2  二項分布
    §3.3  ポアソン分布
    §3.4  指数分布
    §3.5  正規分布
    §3.6  中心極限定理の始まり
    §3.7  モーメント母関数の効用
    §3.8  応用上重要な確率分布
    §3.9  統計学に用いられる確率分布
      ワンポイント練習3
      
第4章      多次元確率変数
    §4.1  確率変数の集まり:確率過程
    §4.2  同時確率分布
    §4.3  周辺確率分布
    §4.4  共分散と相関係数
    §4.5  同時確率分布の計算手順
    §4.6  共分散の必要性
      ワンポイント練習4
      
第5章      独立確率変数とその応用
    §5.1  独立な確率変数
    §5.2  和の確率分布:コンボリューション
    §5.3  2次元正規分布を作成する
    §5.4  無相関と独立
    §5.5  多次元正規分布
    §5.6  多次元正規分布の条件付分布
    §5.7  条件付期待値の計算テクニック
      ワンポイント練習5
      
第6章      ランダム・ウォーク
    §6.1  単純ランダム・ウォーク
    §6.2  一般的なランダム・ウォーク
    §6.3  マルチンゲールの考え方
    §6.4  ギャンブラーの破産問題
    §6.5  原点復帰の確率
    §6.6  「つき」は現実に存在:逆正弦法則
      ワンポイント練習6
      
第7章      極限定理の基礎
    §7.1  事象の代数
    §7.2  公理による確率の定義
    §7.3  集合の無限算法も手際よく
    §7.4  完全加法族の生成
    §7.5  いろいろな収束の種類
    §7.6  レビュー:強い収束と弱い収束
    §7.7  大数の法則 I (弱法則)
    §7.8  大数の法則 II (強法則)
    §7.9  中心極限定理
      ワンポイント練習7
      
第8章      ブラウン運動とマルチンゲール
    §8.1  時間の連続化
    §8.2  ブラウン運動の定義
    §8.3  径路の連続性
    §8.4  径路の微分不可能性
    §8.5  長さ無限と2次変分有限
    §8.6  フィルトレーション
    §8.7  連続時間マルチンゲール
    §8.8  停止時間と任意停止定理
    §8.9  マルチンゲール収束定理
    §8.10  マルチンゲール収束定理の例
    §8.11  ポアソン過程
      ワンポイント練習8
      
第9章      確率積分と伊藤の公式―確率微分方程式―
    §9.1  確率積分と確率微分
    §9.2  積分と微分
    §9.3  確率積分
    §9.4  伊藤の確率積分
    §9.5  確率微分の伊藤の公式
    §9.6  計算応用と確率微分方程式
    §9.7  多次元ブラウン運動
    §9.8  確率微分方程式の解法
    §9.9  オルンシュタイン–ウーレンベック過程(O.U. 過程)
    §9.10  同値マルチンゲール測度
    §9.11  ギルサノフの定理
    §9.12  裁定の存在条件
      ワンポイント練習9
      
第10章      ファイナンス数理入門
    §10.1  確率微分方程式のファイナンス応用
    §10.2  オプションとは
    §10.3  原資産(株価)の分布
    §10.4  ブラック–ショールズの公式
    §10.5  ブラック–ショールズ方程式を出す
    §10.6  オプションのリスク指標
    §10.7  バシチェックの確率微分方程式
    §10.8  債券価格とイールドカーブとは
      ワンポイント練習10
      
第11章      信用リスク評価入門
    §11.1  信用リスク評価とは
    §11.2  構造型アプローチによる信用リスク評価
    §11.3  幾何ブラウン運動を用いる構造型アプローチ
    §11.4  デフォルト距離によるリスク評価
    §11.5  信用リスクのある債券の価格
    §11.6  初到達時刻アプローチ
    §11.7  誘導型アプローチによる信用リスク評価
    §11.8  関連のトピック
      ワンポイント練習11
      
      参考文献
      索引