Main menu
Прикладная математика

Прикладная математика (445)

Численные методы и вычислительная математика

  1. Численные методы — Ричард Бёрден, Дж. Дуглас Фэйрс
  2. Численные методы для инженеров — Стивен Чапра
  3. Численные методы линейной алгебры — Ллойд Трефетен, Дэвид Бау
  4. Матричные вычисления — Джин Голуб, Чарльз Ван Лоан
  5. Вычислительная математика — А. А. Самарский
  6. Численные методы — Н. С. Бахвалов

Оптимизация и исследование операций

  1. Введение в исследование операций — Хиллер, Либерман
  2. Выпуклая оптимизация — Стивен Бойд, Ливен Ванденберг
  3. Нелинейное программирование — Дмитрий Бертсекас
  4. Методы оптимизации — Дэвид Люнбергер
  5. Линейное программирование — Вацлав Хватал

Математическое моделирование

  1. Математическое моделирование — Марк Меершарт
  2. Моделирование систем — А. А. Самарский, А. П. Михайлов
  3. Математические модели в биологии — Эллнер, Гукенхаймер
  4. Математическое моделирование в механике — А. К. Фаулер

Дифференциальные уравнения

  1. Уравнения математической физики — В. С. Владимиров
  2. Дифференциальные уравнения — В. И. Арнольд
  3. Обыкновенные дифференциальные уравнения — Э. Камке
  4. Дифференциальные уравнения и их приложения — Мартин Браун

Теория вероятностей и стохастика

  1. Теория вероятностей — А. Н. Колмогоров
  2. Вероятность и статистика — Моррис Дегрут, Марк Шервиш
  3. Стохастические процессы — Шелдон Росс
  4. Стохастический анализ для финансов — Стивен Шрив

Data Science и машинное обучение

  1. Элементы статистического обучения — Хасти, Тибширани, Фридман
  2. Распознавание образов и машинное обучение — Кристофер Бишоп
  3. Машинное обучение: вероятностный подход — Кевин Мёрфи
  4. Data Science с нуля — Джоэл Грус

Прикладная математика в физике и инженерии

  1. Математические методы для физиков — Арфкен, Вебер
  2. Высшая математика для инженеров — Эрвин Крейсиг
  3. Прикладная математика — Дж. Дэвид Логан

Модель стохастической волатильности SABR: калибровка улыбки на рынке процентных ставок

Модель SABR (Stochastic Alpha, Beta, Rho), разработанная Патриком Хаганом и соавторами в 2002 году, стала абсолютным индустриальным стандартом для котирования и управления рисками процентных деривативов, таких как свопционы и кэпы. Ее невероятный успех обусловлен наличием выдающейся аналитической аппроксимации для подразумеваемой волатильности, что позволяет трейдерам мгновенно калибровать модель под рыночную улыбку волатильности (Volatility Smile) без медленных численных методов.

Подробнее

Модель Блэка-Дермана-Тоя (BDT): биномиальное дерево для кривой процентных ставок

Модель Блэка-Дермана-Тоя (Black-Derman-Toy, BDT), опубликованная в 1990 году, стала первой индустриально успешной безарбитражной моделью короткой процентной ставки. Она была разработана практиками Уолл-Стрит (Goldman Sachs) для нужд трейдеров и отличалась интуитивной алгоритмической архитектурой. Ее главное математическое достижение — способность через рекомбинирующее биномиальное дерево идеально калиброваться как к текущей временной структуре процентных ставок, так и к структуре волатильности рыночных опционов.

Подробнее

Опционы на погоду и катастрофические облигации (Cat Bonds): математика экстремальных природных рисков

Погодные деривативы и катастрофические облигации (Catastrophe Bonds, Cat Bonds) представляют собой уникальный синтез финансовой математики, актуарной науки и метеорологии. Эти инструменты позволяют переносить экстремальные природные риски (ураганы, землетрясения, аномальные зимы) с перегруженных балансов страховых компаний напрямую на глобальные рынки капитала через элегантные механизмы финансовой секьюритизации.

Подробнее

Теорема Грёнвалла-Беллмана и математическая устойчивость стохастических систем

Теорема (лемма) Грёнвалла-Беллмана является одним из самых изящных и фундаментальных аналитических инструментов в теории дифференциальных уравнений. В финансовой математике это интегральное неравенство играет решающую роль при доказательстве существования, единственности и устойчивости решений стохастических дифференциальных уравнений (СДУ), гарантируя, что траектории цен активов и погрешности численных методов оценки деривативов не взорвутся до бесконечности.

Подробнее

Математическое моделирование ликвидности: риск ликвидности и L-VaR

Классические модели оценки рыночного риска, такие как стандартный Value-at-Risk (VaR), неявно опираются на опасную аксиому: любую финансовую позицию можно мгновенно ликвидировать по текущей средней рыночной цене (mid-price). Математическое моделирование риска ликвидности (Liquidity-Adjusted VaR, L-VaR) устраняет эту иллюзию, количественно объединяя риск падения цены актива с транзакционными издержками на его экстренную распродажу в условиях рыночного стресса.

Подробнее

Модель дисперсионной гаммы (Variance Gamma) в ценообразовании деривативов

Модель дисперсионной гаммы (Variance Gamma, VG), разработанная Дилипом Маданом, Питером Карром и Эриком Чангом в 1998 году, представляет собой фундаментальный класс процессов Леви с бесконечной активностью. Эта математическая конструкция радикально улучшает ценообразование деривативов за счет введения концепции "финансового времени", которое течет с разной скоростью в зависимости от уровня рыночной турбулентности.

Подробнее

Теорема Фейнмана-Каца: мост между стохастическими процессами и уравнениями в частных производных

Фундаментальная красота финансовой математики заключается в ее способности связывать, казалось бы, совершенно разные области алгебры и теории вероятностей. Теорема Фейнмана-Каца (Feynman-Kac formula), разработанная Ричардом Фейнманом для квантовой механики и строго доказанная Марком Кацем в 1949 году, устанавливает абсолютный математический изоморфизм между математическим ожиданием случайных процессов и решениями детерминированных параболических дифференциальных уравнений в частных производных (УЧП). Без этой теоремы современная количественная оценка деривативов была бы концептуально невозможна.

Подробнее

Ценообразование азиатских опционов: математика зависящих от пути деривативов

Азиатские опционы относятся к самому популярному классу экзотических деривативов, зависящих от пути (Path-Dependent Options). В отличие от классических европейских контрактов, где выплата зависит исключительно от цены базового актива в момент экспирации, выплата по азиатскому опциону определяется средним значением цен актива за определенный период времени. Такая структура защищает корпоративных клиентов (например, импортеров нефти) от рыночных манипуляций в день истечения контракта и стоит дешевле ванильных опционов, так как усреднение существенно снижает волатильность итогового значения.

Подробнее

Модель Нельсона-Сигеля: параметрическая оценка кривой бескупонной доходности

Построение безрисковой кривой доходности (Yield Curve) — базовый шаг в любой финансовой оценке, от ипотечного кредитования до прайсинга сложных деривативов. Проблема заключается в том, что на рынке торгуется лишь конечное число облигаций (часто с купонами), а математикам нужна непрерывная кривая спот-ставок для любых сроков (теноров). Модель Нельсона-Сигеля, опубликованная в 1987 году, стала самым успешным параметрическим методом аппроксимации временной структуры процентных ставок, принятым на вооружение большинством центральных банков мира.

Подробнее

Оценка опционов в модели CGMY: процессы Леви с бесконечной активностью

Классические модели прыжковой диффузии (Мертона и Ку) предполагают конечную активность скачков: цена актива движется как непрерывная диффузия, изредка прерываемая сильными разрывами. Эмпирические данные высокочастотного трейдинга опровергают этот постулат: цены испытывают бесконечное количество микроскопических скачков на любом интервале времени. Модель CGMY (Carr, Geman, Madan, Yor), представленная в 2002 году, совершила революцию, введя в финансовую практику процессы Леви с бесконечной активностью (Infinite Activity), где непрерывная диффузия полностью заменяется бесконечно плотным потоком чистых скачков.

Подробнее
Subscribe to this RSS feed

Соц. сети