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內容簡介： 本书面向更广泛的非数学专业学生，着重于对随机过程的基本知识、方法和思想的诠释，并注重在社会、经济、管理以及生物等方向的实际应用，尽量回避测度论知识的严格证明。 全书共分为五个部分。*部分第1、2、3、5章介绍随机过程的预备知识；第二部分（第4章）介绍更新过程,这一内容在许多教材中都没有单独讨论,考虑到它在人口理论和保险论中的应用,将其单独作为一章讲授；第三部分（第6、7、8章）分别介绍经典的鞅论、Brown运动与随机积分；第四部分（第9、10章）介绍随机过程在金融和保险精算中的应用；第五部分（第11章）则相对独立，介绍Markov链Monte Carlo方法及其在贝叶斯估计中的简单应用。书末附上了全部习题的详细解答,供读者参考。 關於作者： 张波 香港科技大学理学博士，现为中国人民大学应用统计中心专职研究员统计学院教授。主要研究方向为金融随机分析、高频金融数据分析及网络数据分析。曾获得教育部自然科学二等奖，担任多个国内外学术期刊副主编（associate editor），主持完成多项国家自然科学基金项目，在专业学术期刊上发表论文百余篇。 商豪 中国人民大学经济学博士，现任湖北工业大学理学院副教授，硕士生导师，主要研究方向为金融随机分析。 邓军对外经济贸易大学金融学院金融工程系副教授、博导。获得加拿大阿尔伯塔大学（University of Alberta）数理金融博士学位。研究领域涉资产定价、数字货币、信息经济学、金融风险管理。主讲课程包括应用随机过程、随机分析和连续时间金融、金融工程、金融数学、数值分析、金融风险管理等。担任多本国际期刊审稿人。主持和参与多项国家自科项目和横向课题。 目錄： 第1章预备知识 11概率空间 12随机变量与分布函数 13数字特征、矩母函数与特征函数 14收敛性 15独立性与条件期望 习题 第2章随机过程的基本概念和基本类型 21基本概念 22有限维分布与Kolmogorov定理 23随机过程的基本类型 习题 第3章Poisson过程 31Poisson 过程 32与Poisson过程相联系的若干分布 33Poisson过程的推广 习题 第4章更新过程 41更新过程的定义及若干分布 42更新方程及其应用 43更新定理 44更新过程的推广 习题 第5章Markov链 51基本概念 52状态的分类及性质 53极限定理及平稳分布 54Markov链的应用 55连续时间Markov链 习题 第6章鞅 61基本概念 62鞅的停时定理及其应用 63一致可积性 64鞅收敛定理 65连续鞅 习题 第7章Brown运动 71基本概念与性质 72Gauss过程 73Brown运动的鞅性质 74Brown运动的Markov性 75Brown运动的最大值变量及反正弦律 76Brown运动的几种变化 77高维Brown运动 习题 第8章随机积分 81关于随机游动的积分 82关于Brown运动的积分 83It积分过程 84It公式 习题 第9章随机过程在金融中的应用 91金融市场的术语与基本假定 92BlackScholes模型 习题 第10章随机过程在保险精算中的应用 101基本概念 102经典破产理论介绍 习题 第11章Markov链Monte Carlo方法 111计算积分的Monte Carlo方法 112Markov链Monte Carlo方法简介 113MetropolisHastings算法 114Gibbs抽样 115贝叶斯MCMC估计方法 习题 习题参考答案 参考文献

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