Peter Jäckel

Monte Carlo Methods in Finance

• Gebundenes Buch

Produktbeschreibung

Dieses Buch ist ein handlicher und praktischer Leitfaden zur Monte Carlo Simulation (MCS). Er gibt eine Einführung in Standardmethoden und fortgeschrittene Verfahren, um die zunehmende Komplexität derivativer Portfolios besser zu erfassen. Das hier behandelte Spektrum von MCS-Anwendungen reicht von der Preisbestimmung komplexerer Derivate, z.B. von amerikanischen und asiatischen Optionen, bis hin zur Messung des Value at Risk und zur Modellierung komplexer Marktdynamik. Anhand einer Vielzahl praktischer Beispiele wird erläutert, wie man Monte Carlo Methoden einsetzt. Dabei gehen die Autoren zunächst auf die Grundlagen und danach auf fortgeschrittene Techniken ein. Darüber hinaus geben sie nützliche Tipps und Hinweise für das Entwickeln und Arbeiten mit MCS-Methoden. Die Autoren sind Experten auf dem Gebiet der Monte Carlo Simulation und verfügen über langjährige Erfahrung im Umgang mit MCS-Methoden. Die Begleit-CD enthält Excel Muster Spreadsheets sowie VBA und C++ Code Snippets,die der Leser installieren und so mit den im Buch beschriebenen Beispiele frei experimentieren kann. "Monte Carlo Methods in Finance" - ein unverzichtbares Nachschlagewerk für quantitative Analysten, die bei der Bewertung von Optionspreisen und Riskmanagement auf Modelle zurückgreifen müssen.

Produktdetails

• Wiley Finance Series
• Verlag: Wiley & Sons
• 1. Auflage
• Seitenzahl: 240
• Erscheinungstermin: 3. April 2002
• Englisch
• Abmessung: 256mm x 174mm x 20mm
• Gewicht: 590g
• ISBN-13: 9780471497417
• ISBN-10: 047149741X
• Artikelnr.: 14858778

Autorenporträt

Peter Jäckel currently works at Commerzbank Securities in London as a quant in the front office product development and derivatives modelling group. Prior to that he worked within the NatWest Group/Royal Bank of Scotland Quantitative Research Centre. He started his career in finance with his employment at Nikko Securities' London operation.

Inhaltsangabe

Preface Acknowledgements Mathematical Notation Introduction The Mathematics Behind Monte Carlo Methods Stochastic Dynamics Process
driven Sampling Correlation and Co
movement Salvaging a Linear Correlation Matrix Pseudo
random Numbers Low
discrepancy Numbers Non
uniform Variates Variance Reduction Techniques Greeks Monte Carlo in the BGM/J Framework Non
recombining Trees Miscellanea Bibliography Index