Monte Carlo Methods In Finance
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Monte Carlo Methods in Finance
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.
Monte Carlo Methods in Financial Engineering
Author: Paul Glasserman
language: en
Publisher: Springer Science & Business Media
Release Date: 2013-03-09
Monte Carlo simulation has become an essential tool in the pricing of derivative securities and in risk management. These applications have, in turn, stimulated research into new Monte Carlo methods and renewed interest in some older techniques. This book develops the use of Monte Carlo methods in finance and it also uses simulation as a vehicle for presenting models and ideas from financial engineering. It divides roughly into three parts. The first part develops the fundamentals of Monte Carlo methods, the foundations of derivatives pricing, and the implementation of several of the most important models used in financial engineering. The next part describes techniques for improving simulation accuracy and efficiency. The final third of the book addresses special topics: estimating price sensitivities, valuing American options, and measuring market risk and credit risk in financial portfolios. The most important prerequisite is familiarity with the mathematical tools used to specify and analyze continuous-time models in finance, in particular the key ideas of stochastic calculus. Prior exposure to the basic principles of option pricing is useful but not essential. The book is aimed at graduate students in financial engineering, researchers in Monte Carlo simulation, and practitioners implementing models in industry. Mathematical Reviews, 2004: "... this book is very comprehensive, up-to-date and useful tool for those who are interested in implementing Monte Carlo methods in a financial context."
Monte Carlo Methods and Models in Finance and Insurance
Offering a unique balance between applications and calculations, Monte Carlo Methods and Models in Finance and Insurance incorporates the application background of finance and insurance with the theory and applications of Monte Carlo methods. It presents recent methods and algorithms, including the multilevel Monte Carlo method, the statistical Rom