: Ω F F 0 t T P F 0 t T F 0 P Q. Merton 1974 XT T X T XT. T t. V t t X d T = XT [V t/t ]. τ 0 < τ < X d T = XT I {V τ T } δt XT I {V τ<t } I A
|
|
- Λευί Μαυρίδης
- 5 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.28 No.2 Apr :. : O Johnson Stulz [3] Merton 1974 Johnson Stulz Hull White 1995 Klein Klein Klein
2 : Ω F F 0 t T P F 0 t T F 0 P Q. Merton 1974 XT T X T XT. T t. V t t X d T = XT [V t/t ]. τ 0 < τ < X d T = XT I {V τ T } δt XT I {V τ<t } I A A δt δt = V T /T. Q t < T X d T = B t E Q [B 1 T XT I {V τ T } δt XT I {V τ<t } F t ] B t. t r Q St V t t dst St = rdt k Sd npn S t σ S dw S t J S dnt S 2.1 dv t V t = rdt k V d npn V t σ V dw V t J V dnt V 2.2 r ; σ 2 S σ2 V ; W S t W V t Q Brown ρ; Nt S Nt V λ S λ V Possion ; W S t W V t Nt S Nt V ; k S d npn S t k V d npn V t Possion. K S = EJ S K V = EJ V J S J V Possion J S > 1 J V > 1 J S 0 = 0 J V 0 = 0. oleans-ade [6] N t S St = S0 1 Ji S exp r 1 2 σ2 S t k S npn S t σ S W S t
3 174 Nt V V t = V 0 1 Ji V exp r 1 2 σ2 V t k V npn V t σ V W V t. Q t < T B-S XT = ST K Xt = StNd KNd σ exp r X t = B t E Q [B 1 T ST K I {V τ T } δt XT I {V τ<t } F t ] Y T = K ST Y t = B t E Q [B 1 T K ST I {V τ T } δt XT I {V τ<t } F t ]. r B t = exprt t = : 3.1 XT = ST K δt XT X t X t = P mn tε mn {StN 2 a 1 a 2 ρ m 1Ji S exp k S ipi S StV t KN 2 b 1 b 2 ρ exp rt t N 2c 1 c 2 ρ m 1J S i n 1Ji V exp r ρσ S σ V k S ipi S k V ipi V KV t N 2d 1 d 2 ρ n } 1 Ji V exp k V ipi V ε mn m 1 Ji S n 1 Ji V P mn t = expλ S λ V λm S λn V mn m!n! a 1 = e S1 e S3 a 2 = e V1 e V2 e V3 b 1 = e S1 e S3 b 2 = e V1 e V2 e V3 σ S c 1 = e S1 e S2 e S3 c 2 = e V1 e V2 e V3 d 1 = e S1 e S2 e S3 d 2 = e V1 e V3
4 : 175 e S1 = e V1 = ln St K ln V t m ln1 Ji S r k S ipi S σ S m ln1 Ji V r k V ipi V σ V e S2 = ρσ V ev2 = ρσ S es3 = 1 2 σ S ev3 = 1 2 σ V d SV N 2 S V N 2 x 1 x 2 = d SV z 1 z 2 ρ = : x1 x2 d SV z 1 z 2 ρdz 1 dz 2 1 2πσ S σ exp 1 [ z 2 1 V 1 ρ 2 21 ρ 2 σs 2 z2 2 σ 2 V 2ρz 1z 2 σ S σ V ]. X T = B t E Q [B 1 T ST K I {V T T } δt XT I {V T <T } F t ]. CST V T T = ST K I {V T } δt XT I {V T <} = fst V T CST V T t = exp re Q [fst V T ] = exp r P mn t N 2 ρdf = exp r P mn t N 2 ρdf F. Xi T = E 1 E 2 E 3 E 4 E 1 = B t E Q [B 1 T ST I {ST >K}I {V T } F t ] E 2 = B t E Q [B 1 T KI {ST >K}I {V T } F t ] E 3 = B t E Q [B 1 T ST δt I {ST >K}I {V T <} F t ] E 4 = B t E Q [B 1 T E 1 : KδT I {ST >K}I {V T <} F t ] B t E Q [B 1 T F t] = exp r E 1 = exp re Q [ST I {ST >K} I {V T } F t ] = { P mn tε mn St m 1 Ji S I {ST >K} I {V T } exp k S = ip S i { P mn tε mn exp k S ip S i fz 1 z 2 ρdz 1 dz 2 } St m 1 Ji V I {ST >K} I {V T } } fv 1 v 2 ρdv 1 dv 2
5 176 v 1 = z 1 σ S v2 = z 2 ρσ S N 2 σ S ρσs ρ. L 1 = I {ST >K} I {V T >} fv 1 v 2 ρdv 1 dv 2 d Q dq = exp γ W T 1 2 σ2 T γ W R 2 λ S = σ S λ V = σ V. Girsanov W t = W t γt Q R 2. z = W T W t = W T W t γ = z γ E 1 Z 1 Z 2 Q. E 1 E 1 = StN 2 a 1 a 2 ρ N 2 a 1 a 2. E Q [I {ST >K} ] = QST > K = Qln ST > ln K = Q { σ S W T W t > ln St N S K T = Q r 1 2 σ2 S k S ipi S { z 1 < ln St N S K T i=n S t 1 ln1 J S i = Q{ z 1 < e S1 e S3 } = Q{ z 1 < a 1 }; ln1 Ji S i=nt S } 1 r 1 2 σ2 S k S σ S E Q [I {V T >} ] = QV T > = Qln V T > ln = Q { σ V W T W t > ln V t N V K T ln1 Ji V i=nt V 1 r 1 2 σ2 V ρσ S σ V k V ip V i } ip S i } { ln V t N V = Q K T ln1 Ji V r 1 i=nt z 1 < V 1 2 σ2 V k V ipi V } σ V = Q{ z 2 < e V1 e V2 e V3 } = Q{ z 2 < a 2 }.
6 : 177 [2] = = a 1 a1 a2 E 1 = E 2 E 3 E 4. I {ST >a1 }I {V T >a2 }fv 1 v 2 ρdv 1 dv 2 a 2 fz 1 z 2 ρdz 1 dz 2 = fz 1 z 2 ρdz 1 dz 2. [ P mn tε mn St m a2 a 1 1 Ji S exp k S fz 1 z 2 ρdz 1 dz 2 ] ipi S Na 1 a 2 ρ. 3.2 Y T = K ST δt Y T Y t Y t = P mn tε mn { St m 1 Ji S N 2 a 1 a 2 ρ exp k S KN 2 b 1 b 2 ρ exp r KV t N 2 c 1 c 2 ρ m 1 J S i n 1 Ji V exp r ρσ S σ V k S ipi S k V KV t 3.1. N 2 d 1 d 2 ρ n 1 Ji V exp k V : ipi S ip V i ipi V } Q dt t = rdt σ dw t W T Q Brown. t = t exp r 1 2 σ2 σ W T W t.
7 178 S V A σs 2 ρ SV σ S σ V ρ S σ S σ A = ρ SV σ S σ V σv 2 ρ V σ V σ ρ S σ S σ ρ V σ V σ σ 2 ρ SV S V. δt = V t/t dδ δ = dv V dv /V dv /V d d 2 dv V d dδ δ = σ V dw V t σ dw t ρ V σ V σ dt k V d ip V i t J V dn V t. σ δ W δ t = σ V W V t σ W t σ 2 δ = σ2 V σ2 2ρ V σ V σ. ean-lease δ T = δ t N V T 1 J V i=nt v1 i exp σ ρ 2 V σ V σ 1 2 σ2 δ T t k V d = δ t N V T : 1 J V i=nt v1 i exp 1 2 σ2 1 2 σ2 δ k V d ipi V tσ δ W δ T W δ t ipi V t σ δ W δ T W δ t 3.3 Y T = K ST δt XT X T X t = P mn tε mn {StN 2 a 1 a 2 ρ m 1Ji S exp k S ipi S T t KN 2 b 1 b StV t 2 ρ exp rt t N 2c 1 c 2 ρ m 1J S i n 1Ji V exp ψs V k S ipi S k V ipi V KV t N 2d 1 d 2 ρ n } 1 Ji V exp ϕv k V ipi V ψs V = ρ SV σ S σ V ρ S σ S σ ρ V σ V σ σ 2 ϕv = r σ2 ρ V σ V σ a 1 = e S1 2r σ2 S a 2 = e δ1 2σ σ2 V σ2 2θ S σ δ
8 : 179 b 1 = e S1 2r σ2 S b 2 = e δ1 2σ σ2 V σ2 S 2σ δ c 1 = e S1 2r σ2 S 2θ c 2 = e δ1 2σ σ2 V 3σ2 2θ 4ρ V σ V σ S 2σ δ d 1 = e S1 2r σ2 S 2θ d 2 = e δ1 2σ σ2 V 3σ2 4ρ V σ V σ S 2σ δ ln St e K m ln1 Ji S k S ipi S S1 = σ S V t ln e δ1 = m ln1 Ji V k V ipi V σ δ ρ = ρ SV σ V ρ S σ σ δ σ 2 δ = σ2 V σ 2 2ρ V C σ V σ θ = ρ SV σ S σ V ρ S σ S σ. : Y T = K ST δt Y T Y t Y t = P mn tε mn { K m 1 Ji S N 2 a 1 a 2 ρ exp k S KN 2 b 1 b 2 ρ exp r KV t N 2 c 1 c 2 ρ m 1 J S i n 1 Ji V exp ψs V k S ipi S k V KV t 3.3. ipi S N 2 d 1 d 2 ρ n 1 Ji V exp ϕv k V : ipi V } ipi V. : 1
9 180 J V = ; 2 J S = 0 J = 0 Klein 1996 ; 3 J S = 0 J S = 0 σ 0 Merton 1974 ; 4 V t E 3 E 4 N 2 x 1 ρ = 0 N 2 x 1 ρ = Nx 1 a 2 b 2 c 2 d 2 B-S. [1] Merton R. On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rates Journal of Finance [2] Abramowitz M. and Stegun. I.A. Handbook of Mathematical Functions over Publications [3] Johnson H. and Stulz R. The pricing of options under default risk Journal of Finance [4] Hull J.M. and White A. The impact of default risk on default risk on the prices of options and other derivative securities Journal of Banking and Finance [5] Klein P. Pricing Black-Scholes options with correlated credit risk Journal of Banking and Finance [6] [7] Vulnerable European Option Pricing for Two Jump -iffusion Processes Yan ingqi Yan Bo School of Mathematics and Statistics Lanzhou University Lanzhou The pricing of the derivatives associated with counterparty default risk is considered. Based on Merton s structured credit risk model an explicit pricing formula of vulnerable options was derived when the underlying asset price and corporate value is assumed to follow a jump-diffusion process. A model of vulnerable option pricing is developed when the underlying asset price and corporate value is assumed to follow a jump-diffusion process then the pricing of vulnerable option is discussed when the corporate liabilities are fixed and random were derived respectively. Keywords: Credit risks vulnerable European option pricing corporate value jump-diffusion process. AMS Subject Classification: 60K99.
Vulnerable European option pricing with the time-dependent for double jump-diffusion process
1 014 1 Journal of Eas China Normal Universiy Naural Science No. 1 Jan. 014 : 1000-564101401-0013-08 -,, 1116 :,., r σ d ;, Iô,. : ; ; : O11.6 : A DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.014.01.003 Vulnerable European
Διαβάστε περισσότεραP AND P. P : actual probability. P : risk neutral probability. Realtionship: mutual absolute continuity P P. For example:
(B t, S (t) t P AND P,..., S (p) t ): securities P : actual probability P : risk neutral probability Realtionship: mutual absolute continuity P P For example: P : ds t = µ t S t dt + σ t S t dw t P : ds
Διαβάστε περισσότεραΤΟ ΜΟΝΤΕΛΟ Οι Υποθέσεις Η Απλή Περίπτωση για λi = μi 25 = Η Γενική Περίπτωση για λi μi..35
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΩΝ ΣΥΣΧΕΤΙΣΕΩΝ ΧΡΕΟΚΟΠΙΑΣ ΚΑΙ ΤΩΝ
Διαβάστε περισσότεραDOI /J. 1SSN
4 3 2 Vol 43 No 2 2 1 4 4 Journal of Shanghai Normal UniversityNatural Sciences Apr 2 1 4 DOI1 3969 /J 1SSN 1-5137 214 2 2 1 2 2 1 22342 2234 O 175 2 A 1-51372142-117-1 2 7 8 1 2 3 Black-Scholes-Merton
Διαβάστε περισσότεραCredit Risk. Finance and Insurance - Stochastic Analysis and Practical Methods Spring School Jena, March 2009
Credit Risk. Finance and Insurance - Stochastic Analysis and Practical Methods Spring School Jena, March 2009 1 IV. Hedging of credit derivatives 1. Two default free assets, one defaultable asset 1.1 Two
Διαβάστε περισσότερα(1) P(Ω) = 1. i=1 A i) = i=1 P(A i)
Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά Το συνεχές μοντέλο συνεχούς χρόνου Σ. Ξανθόπουλος Παν. Αιγαίου Χειμερινό Εξάμηνο 2015-2016 Χειμερινό Εξάμηνο 2015-2016 1 / Σύνοψη 1 Προκαταρκτικά 2 Διαδικασία Wiener ή Κίνηση
Διαβάστε περισσότεραΠΜΣ στην Αναλογιστική Επιστήμη και Διοικητική Κινδύνου. Πιστωτικός Κίνδυνος. Διάλεξη 4: Υποδείγματα πιστωτικού κινδύνου. The Merton's Structural Model
ΠΜΣ στην Αναλογιστική Επιστήμη και Διοικητική Κινδύνου Πιστωτικός Κίνδυνος Διάλεξη 4: Υποδείγματα πιστωτικού κινδύνου The Merton's Structural Model Μιχάλης Ανθρωπέλος anthropel@unipigr http://webxrhunipigr/faculty/anthropelos
Διαβάστε περισσότεραFinancial Risk Management
Pricing of American options University of Oulu - Department of Finance Spring 2017 Volatility-based binomial price process uuuus 0 = 26.51 uuus 0 = 24.71 uus 0 = us 0 = S 0 = ds 0 = dds 0 = ddds 0 = 16.19
Διαβάστε περισσότεραFinancial Risk Management
Pricing of American options University of Oulu - Department of Finance Spring 2018 Volatility-based binomial price process uuuus 0 = 26.51 uuus 0 = 24.71 uus 0 = us 0 = S 0 = ds 0 = dds 0 = ddds 0 = 16.19
Διαβάστε περισσότερα: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM
2008 6 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.3 Jun. 2008 Monte Carlo EM 1,2 ( 1,, 200241; 2,, 310018) EM, E,,. Monte Carlo EM, EM E Monte Carlo,. EM, Monte Carlo EM,,,,. Newton-Raphson.
Διαβάστε περισσότεραZ = 1.2 X 1 + 1, 4 X 2 + 3, 3 X 3 + 0, 6 X 4 + 0, 999 X 5. X 1 X 2 X 2 X 3 X 4 X 4 X 5 X 4 X 4 Z = 0.717 X 1 + 0.847 X 2 + 3.107 X 3 + 0.420 X 4 + 0.998 X 5. X 5 X 4 Z = 6.56 X 1 + 3.26 X 2 + 6.72 X 3
Διαβάστε περισσότεραVol. 34 ( 2014 ) No. 4. J. of Math. (PRC) : A : (2014) XJ130246).
Vol. 34 ( 2014 ) No. 4 J. of Math. (PRC) (, 710123) :. -,,, [8].,,. : ; - ; ; MR(2010) : 91A30; 91B30 : O225 : A : 0255-7797(2014)04-0779-08 1,. [1],. [2],.,,,. [3],.,,,.,,,,.., [4].,.. [5] -,. [6] Markov.
Διαβάστε περισσότεραNo General Serial No JOURNAL OF XIAMEN UNIVERSITY Arts & Social Sciences CTD F CTD
2015 1 227 JOURNAL OF XIAMEN UNIVERSITY Arts & Social Sciences No. 1 2015 General Serial No. 227 361005 CTD F830. 9 A 0438-0460 2015 01-0033-08 2013 9 6 4 7 CTD 2014-09-10 71101121 71371161 71471155 33
Διαβάστε περισσότερα, ; 3.,,,. ; : A
8 4 2005 8 JOURNAL OF MANAGEMENT SCIENCES IN CHINA Vol 8 No 4 Aug 2005 1 2 3 (1 110004 ; 2 300222 ; 3 310012) : ; : ; ; ; ; : C931 2 : A : 1007-9807(2005) 04-0068 - 06 0 ; [3 4 ] ; ; [5 ] [1 2 ] ; : 2003-06
Διαβάστε περισσότεραSOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM
SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM Solutions to Question 1 a) The cumulative distribution function of T conditional on N n is Pr T t N n) Pr max X 1,..., X N ) t N n) Pr max
Διαβάστε περισσότερα46 2. Coula Coula Coula [7], Coula. Coula C(u, v) = φ [ ] {φ(u) + φ(v)}, u, v [, ]. (2.) φ( ) (generator), : [, ], ; φ() = ;, φ ( ). φ [ ] ( ) φ( ) []
2 Chinese Journal of Alied Probability and Statistics Vol.26 No.5 Oct. 2 Coula,2 (,, 372; 2,, 342) Coula Coula,, Coula,. Coula, Coula. : Coula, Coula,,. : F83.7..,., Coula,,. Coula Sklar [],,, Coula.,
Διαβάστε περισσότερα( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 槡 槡 槡 ( ) 槡 槡 槡 槡 ( ) ( )
3 3 Vol.3.3 0 3 JournalofHarbinEngineeringUniversity Mar.0 doi:0.3969/j.isn.006-7043.0.03.0 ARIMA GARCH,, 5000 :!""#$%&' *+&,$-.,/0 ' 3$,456$*+7&'89 $:;,/0 ?4@A$ ARI MA GARCHBCDE FG%&HIJKL$ B
Διαβάστε περισσότεραThe martingale pricing method for pricing fluctuation concerning stock models of callable bonds with random parameters
32 Vol 32 2 Journal of Harbin Engineering Univerity Jan 2 doi 3969 /j in 6-743 2 23 5 2 F83 9 A 6-743 2-24-5 he martingale pricing method for pricing fluctuation concerning tock model of callable bond
Διαβάστε περισσότεραm i N 1 F i = j i F ij + F x
N m i i = 1,..., N m i Fi x N 1 F ij, j = 1, 2,... i 1, i + 1,..., N m i F i = j i F ij + F x i mi Fi j Fj i mj O P i = F i = j i F ij + F x i, i = 1,..., N P = i F i = N F ij + i j i N i F x i, i = 1,...,
Διαβάστε περισσότεραΣυστήματα χρηματοοικονομικής μηχανικής & σύγχρονα μοντέλα επενδύσεων
Ινστιτούτο Εκπαίδευσης & Επιμόρφωσης Μελών ΤΕΕ & Attica Bank Εκπαιδευτικό Σεμινάριο 8 9 Ιουνίου 2013, Θεσσαλονίκη Συστήματα χρηματοοικονομικής μηχανικής & σύγχρονα μοντέλα επενδύσεων α Μηχανική χρηματοοικονομικών
Διαβάστε περισσότεραTeor imov r. ta matem. statist. Vip. 94, 2016, stor
eor imov r. ta matem. statist. Vip. 94, 6, stor. 93 5 Abstract. e article is devoted to models of financial markets wit stocastic volatility, wic is defined by a functional of Ornstein-Ulenbeck process
Διαβάστε περισσότεραProbability and Random Processes (Part II)
Probability and Random Processes (Part II) 1. If the variance σ x of d(n) = x(n) x(n 1) is one-tenth the variance σ x of a stationary zero-mean discrete-time signal x(n), then the normalized autocorrelation
Διαβάστε περισσότερα552 Lee (2006),,, BIC,. : ; ; ;. 2., Poisson (Zero-Inflated Poisson Distribution), ZIP. Y ZIP(φ, λ), φ + (1 φ) exp( λ), y = 0; P {Y = y} = (1 φ) exp(
2012 10 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.28 No.5 Oct. 2012 (,, 675000) Poisson,,, Gibbs, BIC.,. :,, Gibbs, BIC. : O212.8. 1. (count data), Poisson Poisson., (zeroinflation).,.,,
Διαβάστε περισσότεραPremia 14 Closed Formula Methods
19 pages 1 Premia 14 Closed Formula Methods Routine cf_spm_nig.c Routine cf_hullwhite1d_zbputeuro.c Routine cf_hullwhite1d_zcbond.c Routine cf_hullwhite1d_payerswaption.c Routine cf_hullwhite1d_zbcalleuro.c
Διαβάστε περισσότερα90 [, ] p Panel nested error structure) : Lagrange-multiple LM) Honda [3] LM ; King Wu, Baltagi, Chang Li [4] Moulton Randolph ANOVA) F p Panel,, p Z
00 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol6 No Feb 00 Panel, 3,, 0034;,, 38000) 3,, 000) p Panel,, p Panel : Panel,, p,, : O,,, nuisance parameter), Tsui Weerahandi [] Weerahandi [] p
Διαβάστε περισσότεραArbitrage Analysis of Futures Market with Frictions
2007 1 1 :100026788 (2007) 0120033206, (, 200052) : Vignola2Dale (1980) Kawaller2Koch(1984) (cost of carry),.,, ;,, : ;,;,. : ;;; : F83019 : A Arbitrage Analysis of Futures Market with Frictions LIU Hai2long,
Διαβάστε περισσότεραA.M. Kimiagari & E. Afarideh Sani
- UGGETION A COMPOED OPTION PRICING MODEL BAED ON BLACK-CHOLE AND BINOMIAL TREE MODEL (CAE TUDY IN TEHRAN TOCK EXCHANGE) A.M. Kimiagari & E. Aarieh ani Department o Inustrial Eng, kimiagar@aut.ac.ir, ehsan.aarieh@gmail.com
Διαβάστε περισσότεραGAUSS-LAGUERRE AND GAUSS-HERMITE QUADRATURE ON 64, 96 AND 128 NODES
GAUSS-LAGUERRE AND GAUSS-HERMITE QUADRATURE ON 64, 96 AND 128 NODES RICHARD J. MATHAR Abstract. The manuscript provides tables of abscissae and weights for Gauss- Laguerre integration on 64, 96 and 128
Διαβάστε περισσότεραSOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM
SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM Solutions to Question 1 a) The cumulative distribution function of T conditional on N n is Pr (T t N n) Pr (max (X 1,..., X N ) t N n) Pr (max
Διαβάστε περισσότεραSlides 4. Matthieu Gomez Fall 2017
Slides 4 Matthieu Gomez Fall 2017 Portfolio Problem Optimization A typical optimization problem has the form { + } J(x t ) = maxe t e ρ(τ t) h(u τ )dτ u t t s.t. dx = µ(x, u)dt + σ(x, u)dz t Bellman s
Διαβάστε περισσότεραHomework 8 Model Solution Section
MATH 004 Homework Solution Homework 8 Model Solution Section 14.5 14.6. 14.5. Use the Chain Rule to find dz where z cosx + 4y), x 5t 4, y 1 t. dz dx + dy y sinx + 4y)0t + 4) sinx + 4y) 1t ) 0t + 4t ) sinx
Διαβάστε περισσότεραCongruence Classes of Invertible Matrices of Order 3 over F 2
International Journal of Algebra, Vol. 8, 24, no. 5, 239-246 HIKARI Ltd, www.m-hikari.com http://dx.doi.org/.2988/ija.24.422 Congruence Classes of Invertible Matrices of Order 3 over F 2 Ligong An and
Διαβάστε περισσότεραγ 1 6 M = 0.05 F M = 0.05 F M = 0.2 F M = 0.2 F M = 0.05 F M = 0.05 F M = 0.05 F M = 0.2 F M = 0.05 F 2 2 λ τ M = 6000 M = 10000 M = 15000 M = 6000 M = 10000 M = 15000 1 6 τ = 36 1 6 τ = 102 1 6 M = 5000
Διαβάστε περισσότερα172,,,,. P,. Box (1980)P, Guttman (1967)Rubin (1984)P, Meng (1994), Gelman(1996)De la HorraRodriguez-Bernal (2003). BayarriBerger (2000)P P.. : Casell
20104 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.26 No.2 Apr. 2010 P (,, 200083) P P. Wang (2006)P, P, P,. : P,,,. : O212.1, O212.8. 1., (). : X 1, X 2,, X n N(θ, σ 2 ), σ 2. H 0 : θ = θ
Διαβάστε περισσότεραPart III - Pricing A Down-And-Out Call Option
Part III - Pricing A Down-And-Out Call Option Gary Schurman MBE, CFA March 202 In Part I we examined the reflection principle and a scaled random walk in discrete time and then extended the reflection
Διαβάστε περισσότεραHomomorphism in Intuitionistic Fuzzy Automata
International Journal of Fuzzy Mathematics Systems. ISSN 2248-9940 Volume 3, Number 1 (2013), pp. 39-45 Research India Publications http://www.ripublication.com/ijfms.htm Homomorphism in Intuitionistic
Διαβάστε περισσότεραPrey-Taxis Holling-Tanner
Vol. 28 ( 2018 ) No. 1 J. of Math. (PRC) Prey-Taxis Holling-Tanner, (, 730070) : prey-taxis Holling-Tanner.,,.. : Holling-Tanner ; prey-taxis; ; MR(2010) : 35B32; 35B36 : O175.26 : A : 0255-7797(2018)01-0140-07
Διαβάστε περισσότεραAn Automatic Modulation Classifier using a Frequency Discriminator for Intelligent Software Defined Radio
C IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems Vol.133 No.5 pp.910 915 DOI: 10.1541/ieejeiss.133.910 a) An Automatic Modulation Classifier using a Frequency Discriminator for Intelligent Software
Διαβάστε περισσότεραΠΜΣ στην Αναλογιστική Επιστήμη και Διοικητική Κινδύνου. Πιστωτικός Κίνδυνος. Διάλεξη 2: Pricing Defaultable Assets. Μιχάλης Ανθρωπέλος
ΠΜΣ στην Αναλογιστική Επιστήμη και Διοικητική Κινδύνου Πιστωτικός Κίνδυνος Διάλεξη 2: Pricing Defaultable Assets Μιχάλης Ανθρωπέλος anthropel@unipi.gr http://web.xrh.unipi.gr/faculty/anthropelos Μιχάλης
Διαβάστε περισσότερα22 .5 Real consumption.5 Real residential investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.5 Real house prices.5 Real fixed investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.3 Inflation
Διαβάστε περισσότεραDISTRIBUTIONS OF OCCUPATION TIMES OF BROWNIAN MOTION WITH DRIFT
c Journal of Applied Mathematics & Decision Sciences, 3, 4 6 999 Reprints Available directly from the Editor. Printed in New Zealand. DISTRIBUTIONS OF OCCUPATION TIMES OF BROWNIAN MOTION WITH DRIFT ANDREAS
Διαβάστε περισσότεραMean-Variance Analysis
Mean-Variance Analysis Jan Schneider McCombs School of Business University of Texas at Austin Jan Schneider Mean-Variance Analysis Beta Representation of the Risk Premium risk premium E t [Rt t+τ ] R1
Διαβάστε περισσότεραΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΠΡΟΣΩΠΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΠΟΥΔΕΣ
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΠΡΟΣΩΠΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΕΠΩΝΥΜΟ: ΡΟΜΠΟΛΗΣ ΟΝΟΜΑ: ΛΕΩΝΙΔΑΣ ΟΝΟΜΑ ΠΑΤΡΟΣ: ΣΑΒΒΑΣ ΧΡΟΝΟΛΟΓΙΑ ΓΕΝΝΗΣΗΣ: 16/1/1977 ΤΟΠΟΣ ΓΕΝΝΗΣΗΣ: ΑΘΗΝΑ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ ΚΑΤΟΙΚΙΑΣ: ΟΙΚΟΝΟΜΟΥ 29, 16122, ΑΘΗΝΑ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗΝ ΑΝΑΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗ ΚΙΝΔΥΝΟΥ «ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΕΣ ΑΣΦΑΛΙΣΗΣ ΧΑΡΤΟΦΥΛΑΚΙΩΝ» Αγγελική Α. Μαρίνη
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα. Ξένη Ορολογία. Ενότητα 5 : Financial Ratios
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Ξένη Ορολογία Ενότητα 5 : Financial Ratios Ευαγγελία Κουτσογιάννη Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής Άδειες Χρήσης Το παρόν
Διαβάστε περισσότεραOPTIMAL STRATEGIES FOR A LONG-TERM STATIC INVESTOR
OPTIMAL STRATEGIES FOR A LONG-TERM STATIC INVESTOR LINGJIONG ZHU Abstract. The optimal strategies for a long-term static investor are studied. Given a portfolio of a stock and a bond, we derive the optimal
Διαβάστε περισσότεραAn Asymptotic Expansion Approach to Computing Greeks
An Asymptotic Expansion Approach to Computing Greeks Ryosuke Matsuoka and Akihiko Takahashi Abstract We developed a new scheme for computing Greeks of derivatives by an asymptotic expansion approach. In
Διαβάστε περισσότεραStudy of limit cycles for some non-smooth Liénard systems
3 011 5 ( ) Journal of East China Normal University (Natural Science) No. 3 May 011 Article ID: 1000-5641(011)03-0044-10 Study of limit cycles for some non-smooth Liénard systems YANG Lu, LIU Xia, XING
Διαβάστε περισσότεραwave energy Superposition of linear plane progressive waves Marine Hydrodynamics Lecture Oblique Plane Waves:
3.0 Marine Hydrodynamics, Fall 004 Lecture 0 Copyriht c 004 MIT - Department of Ocean Enineerin, All rihts reserved. 3.0 - Marine Hydrodynamics Lecture 0 Free-surface waves: wave enery linear superposition,
Διαβάστε περισσότεραΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΠΡΟΣΩΠΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΠΟΥΔΕΣ
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΠΡΟΣΩΠΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΕΠΩΝΥΜΟ: ΡΟΜΠΟΛΗΣ ΟΝΟΜΑ: ΛΕΩΝΙΔΑΣ ΟΝΟΜΑ ΠΑΤΡΟΣ: ΣΑΒΒΑΣ ΧΡΟΝΟΛΟΓΙΑ ΓΕΝΝΗΣΗΣ: 16/1/1977 ΤΟΠΟΣ ΓΕΝΝΗΣΗΣ: ΑΘΗΝΑ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ ΚΑΤΟΙΚΙΑΣ: ΟΙΚΟΝΟΜΟΥ 29, 16122, ΑΘΗΝΑ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ
Διαβάστε περισσότεραΠΜΣ «ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΚΑΙ ΤΡΑΠΕΖΙΚΗ» ΜΕ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ ΣΤΗ «ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΚΑΙ ΤΡΑΠΕΖΙΚΗ ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗ» ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ:
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΡΑΠΕΖΙΚΗΣ ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΠΜΣ «ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΚΑΙ ΤΡΑΠΕΖΙΚΗ» ΜΕ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ ΣΤΗ «ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΚΑΙ ΤΡΑΠΕΖΙΚΗ ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗ» ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ: ΠΑΡΑΓΩΓΑ
Διαβάστε περισσότεραRadio détection des rayons cosmiques d ultra-haute énergie : mise en oeuvre et analyse des données d un réseau de stations autonomes.
Radio détection des rayons cosmiques d ultra-haute énergie : mise en oeuvre et analyse des données d un réseau de stations autonomes. Diego Torres Machado To cite this version: Diego Torres Machado. Radio
Διαβάστε περισσότεραThe k-α-exponential Function
Int Journal of Math Analysis, Vol 7, 213, no 11, 535-542 The --Exponential Function Luciano L Luque and Rubén A Cerutti Faculty of Exact Sciences National University of Nordeste Av Libertad 554 34 Corrientes,
Διαβάστε περισσότεραSCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES G11LMA Linear Mathematics Examination Solutions
SCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES GLMA Linear Mathematics 00- Examination Solutions. (a) i. ( + 5i)( i) = (6 + 5) + (5 )i = + i. Real part is, imaginary part is. (b) ii. + 5i i ( + 5i)( + i) = ( i)( + i)
Διαβάστε περισσότερα- 1+x 2 - x 3 + 7x4. 40 + 127x8. 12 - x5 4 + 31x6. 360 - x 7. - 1+x 2 - x 3 - -
a.bergara@ehu.es - 1 x 2 - - - - - - - Ο - 1x 2 - x 3 - - - - - - 1 x 2 - x 3 7 x4 12-1x 2 - x 3 7x4 12 - x5 4 31x6 360 - x 7 40 127x8 20160 - - - Ο clear; % Coefficients of the equation: a x'b x c
Διαβάστε περισσότεραEstimation for ARMA Processes with Stable Noise. Matt Calder & Richard A. Davis Colorado State University
Estimation for ARMA Processes with Stable Noise Matt Calder & Richard A. Davis Colorado State University rdavis@stat.colostate.edu 1 ARMA processes with stable noise Review of M-estimation Examples of
Διαβάστε περισσότεραMOTORCAR INSURANCE I
MOTORCAR INSURANCE I I Acc. II Acc. III Acc. Sex Year Month Day 19970602 0 0 M 1966 4 11 19820101 19840801 0 M 1926 3 25 19820801 19840712 0 F 1952 2 19 19781222 19810507 0 M 1952 3 23 19821110 19870614
Διαβάστε περισσότεραPricing Asian option under mixed jump-fraction process
3 17 ( ) Journal of Eas China Normal Universiy (Naural Science) No. 3 May 17 : 1-641(17)3-9-1 - ( 18) : -. Iô.... : -; ; : O11.6 : A DOI: 1.3969/j.issn.1-641.17.3.3 Pricing Asian opion under mixed jump-fracion
Διαβάστε περισσότεραACTA MATHEMATICAE APPLICATAE SINICA Nov., ( µ ) ( (
35 Þ 6 Ð Å Vol. 35 No. 6 2012 11 ACTA MATHEMATICAE APPLICATAE SINICA Nov., 2012 È ÄÎ Ç ÓÑ ( µ 266590) (E-mail: jgzhu980@yahoo.com.cn) Ð ( Æ (Í ), µ 266555) (E-mail: bbhao981@yahoo.com.cn) Þ» ½ α- Ð Æ Ä
Διαβάστε περισσότεραHigh order interpolation function for surface contact problem
3 016 5 Journal of East China Normal University Natural Science No 3 May 016 : 1000-564101603-0009-1 1 1 1 00444; E- 00030 : Lagrange Lobatto Matlab : ; Lagrange; : O41 : A DOI: 103969/jissn1000-56410160300
Διαβάστε περισσότεραMatrices and vectors. Matrix and vector. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = b 1 b 2. b m. R m n, b = = ( a ij. a m1 a m2 a mn. def
Matrices and vectors Matrix and vector a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = a m1 a m2 a mn def = ( a ij ) R m n, b = b 1 b 2 b m Rm Matrix and vectors in linear equations: example E 1 : x 1 + x 2 + 3x 4 =
Διαβάστε περισσότεραLaplace Expansion. Peter McCullagh. WHOA-PSI, St Louis August, Department of Statistics University of Chicago
Laplace Expansion Peter McCullagh Department of Statistics University of Chicago WHOA-PSI, St Louis August, 2017 Outline Laplace approximation in 1D Laplace expansion in 1D Laplace expansion in R p Formal
Διαβάστε περισσότεραExercises to Statistics of Material Fatigue No. 5
Prof. Dr. Christine Müller Dipl.-Math. Christoph Kustosz Eercises to Statistics of Material Fatigue No. 5 E. 9 (5 a Show, that a Fisher information matri for a two dimensional parameter θ (θ,θ 2 R 2, can
Διαβάστε περισσότεραA 1 A 2 A 3 B 1 B 2 B 3
16 0 17 0 17 0 18 0 18 0 19 0 20 A A = A 1 î + A 2 ĵ + A 3ˆk A (x, y, z) r = xî + yĵ + zˆk A B A B B A = A 1 B 1 + A 2 B 2 + A 3 B 3 = A B θ θ A B = ˆn A B θ A B î ĵ ˆk = A 1 A 2 A 3 B 1 B 2 B 3 W = F
Διαβάστε περισσότεραSPECIAL FUNCTIONS and POLYNOMIALS
SPECIAL FUNCTIONS and POLYNOMIALS Gerard t Hooft Stefan Nobbenhuis Institute for Theoretical Physics Utrecht University, Leuvenlaan 4 3584 CC Utrecht, the Netherlands and Spinoza Institute Postbox 8.195
Διαβάστε περισσότεραΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΟΥ ΚΟΣΤΟΥΣ ΤΩΝ ΟΔΙΚΩΝ ΑΤΥΧΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΕΠΙΡΡΟΗΣ ΤΟΥ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΟΥ ΚΟΣΤΟΥΣ ΤΩΝ ΟΔΙΚΩΝ ΑΤΥΧΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΕΠΙΡΡΟΗΣ ΤΟΥ ΔΙΑΤΡΙΒΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΟΣ ΕΙΔΙΚΕΥΣΗΣ ΔΗΜΗΤΡΙΟΥ Ν. ΠΙΤΕΡΟΥ
Διαβάστε περισσότεραBank A ssetgl iab ility Sheet w ith Em bedded Op tion s
00 8 8 : 10006788 (00) 08005506, (, 710049) :,, ;, ; : ; ; ; ; ; : F830 : A α Con tro l O ver In terest R ate R isk of Bank A ssetgl iab ility Sheet w ith Em bedded Op tion s LU O D aw ei, W AN D ifang
Διαβάστε περισσότεραd 1 d 1
É É d 1 d 1 n ; n ; x E x E Q 0 z db1 0 z W 0,( 0,d 0,1 ( (,W z 0 z 0 z 0 z z z z z z z z z z z z z z z z z z 0 Date 0 Date 1 Date 2 Borrowing Crisis Repayment Investment Consumption Date 0 Budget Constraint:
Διαβάστε περισσότεραUlf Schepsmeier and. Jakob Stöber
Web supplement: Derivatives and Fisher information of bivariate copulas Ulf Schepsmeier and Jakob Stöber Lehrstuhl für Mathematische Statistik, Technische Universität München, Parkring 3, 85748 Garching-Hochbrück,
Διαβάστε περισσότεραVol. 41 No Journal of Jiangxi Normal University Natural Science May A DOI /j. cnki. issn
41 3 Vol 41 No 3 017 5 Journal of Jiangxi Normal UniversityNatural Science May 017 1000-58601703-05-04 Dirichlet 1 * 1 01001 51030 Dirichlet Dirichlet a s Borel Borel Dirichlet Borel O 174 5 A DOI10 16357
Διαβάστε περισσότεραH ΕΠΙ ΡΑΣΗ ΤΗΣ ΓΕΩΜΕΤΡΙΑΣ ΣΤΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΜΟΝΤΕΛΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΤΗΝ ΑΝΑΛΥΤΙΚΗ ΕΠΙΛΥΣΗ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΩΝ TΩΝ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΤΩΝ ΒΙΟΕΠΙΣΤΗΜΩΝ
H ΕΠΙ ΡΑΣΗ ΤΗΣ ΓΕΩΜΕΤΡΙΑΣ ΣΤΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΜΟΝΤΕΛΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΤΗΝ ΑΝΑΛΥΤΙΚΗ ΕΠΙΛΥΣΗ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΩΝ TΩΝ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΤΩΝ ΒΙΟΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Πρωτοπαπάς Ελευθέριος Υποψήφιος ιδάκτορας Ε.Α.Π. E-mail address:
Διαβάστε περισσότεραΗλεκτρονικοί Υπολογιστές IV
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές IV Μοντέλα χρονολογικών σειρών Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Αθανάσιος Σταυρακούδης Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό
Διαβάστε περισσότερα5.4 The Poisson Distribution.
The worst thing you can do about a situation is nothing. Sr. O Shea Jackson 5.4 The Poisson Distribution. Description of the Poisson Distribution Discrete probability distribution. The random variable
Διαβάστε περισσότεραTechnical Research Report, Earthquake Research Institute, the University of Tokyo, No. +-, pp. 0 +3,,**1. No ,**1
No. +- 0 +3,**1 Technical Research Report, Earthquake Research Institute, the University of Tokyo, No. +-, pp. 0 +3,,**1. * Construction of the General Observation System for Strong Motion in Earthquake
Διαβάστε περισσότεραΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ ΔΕΙΚΤΗ ΚΕΦΑΛΑΙΑΚΗΣ ΕΠΑΡΚΕΙΑΣ ΜΕ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΑΝΑΦΟΡΑΣ 30/09/2015 ΠΙΝΑΚΑΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΤΟΙΧΕΙΩΝ ΔΕΙΚΤΗ ΚΕΦΑΛΑΙΑΚΗΣ ΕΠΑΡΚΕΙΑΣ
ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ ΔΕΙΚΤΗ ΚΕΦΑΛΑΙΑΚΗΣ ΕΠΑΡΚΕΙΑΣ ΜΕ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΑΝΑΦΟΡΑΣ 30/09/2015 1 2 ΠΙΝΑΚΑΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΤΟΙΧΕΙΩΝ ΔΕΙΚΤΗ ΚΕΦΑΛΑΙΑΚΗΣ ΕΠΑΡΚΕΙΑΣ Δείκτης κεφαλαίου κοινών μετοχών της κατηγορίας 1(CET1 Capital
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝ ΠΙΣ ΜΙΟΝΠ ΙΡΑΙΩ ΧΟΛ ΝΧΡ ΜΑΣΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚ Ν & ΣΑΣΙΣΙΚ ΣΜΗΜΑΝΣΑΣΙΣΙΚΗ & ΑΦΑΛΙΣΙΚΗΝ ΠΙΣΗΜΗ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΝΜ ΣΑΠΣΤΧΙΑΚΩΝΝΠΟΤ ΩΝΝ ΣΗΝΝΑΝΑΛΟΓΙΣΙΚΗΝ ΠΙΣΗΜΗ ΚΑΙ
ΠΑΝΠΙΣΜΙΟΝΠΙΡΑΙΩ ΧΟΛΝΧΡΜΑΣΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΝ & ΣΑΣΙΣΙΚ ΣΜΗΜΑΝΣΑΣΙΣΙΚΗ & ΑΦΑΛΙΣΙΚΗΝΠΙΣΗΜΗ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΝΜΣΑΠΣΤΧΙΑΚΩΝΝΠΟΤΩΝΝ ΣΗΝΝΑΝΑΛΟΓΙΣΙΚΗΝΠΙΣΗΜΗ ΚΑΙ ΙΟΙΚΗΣΙΚΗΝΚΙΝΤΝΟΤ ΑΝΑΛΤΝΚΙΝΤΝΟΤ ΓΙΑ ΧΑΡΣΟΦΤΛΑΚΙΑΝΡΑΝΣΩΝΝΩ ουλέζαμνηηάλδομ
Διαβάστε περισσότεραNov Journal of Zhengzhou University Engineering Science Vol. 36 No FCM. A doi /j. issn
2015 11 Nov 2015 36 6 Journal of Zhengzhou University Engineering Science Vol 36 No 6 1671-6833 2015 06-0056 - 05 C 1 1 2 2 1 450001 2 461000 C FCM FCM MIA MDC MDC MIA I FCM c FCM m FCM C TP18 A doi 10
Διαβάστε περισσότεραBayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.
Bayesian statistics DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science http://www.cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/dsga1002_fall17 Carlos Fernandez-Granda Frequentist vs Bayesian statistics In frequentist
Διαβάστε περισσότεραMean-Variance Hedging on uncertain time horizon in a market with a jump
Mean-Variance Hedging on uncertain time horizon in a market with a jump Thomas LIM 1 ENSIIE and Laboratoire Analyse et Probabilités d Evry Young Researchers Meeting on BSDEs, Numerics and Finance, Oxford
Διαβάστε περισσότεραΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗ ΑΣΚΗΣΗ Ι
ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗ ΑΣΚΗΣΗ Ι ΣΤΑΤΙΚΕΣ ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΤΙΚΕΣ ΚΑΜΠΥΛΕΣ ΑΜΦΙΠΟΛΙΚΩΝ ΤΡΑΝΖΙΣΤΟΡ ΕΠΑΦΩΝ Η άσκηση αποτελείται από δύο τμήματα: 1) μελέτη των χαρακτηριστικών καμπύλων εισόδου και εξόδου των τρανζίστορ για
Διαβάστε περισσότερα:JEL. F 15, F 13, C 51, C 33, C 13
- / / / / // : // :.... WTO.. ( ). WTO.. Email: Hkarimih@econ.ui.ac.ir hkarimih@yahoo.com komail@econ.ui.ac.i 1. Electronic Commerce 2.Generalized Gravity Model 3.Panel Data 4.World Bank. :JEL. F 15, F
Διαβάστε περισσότεραThe ε-pseudospectrum of a Matrix
The ε-pseudospectrum of a Matrix Feb 16, 2015 () The ε-pseudospectrum of a Matrix Feb 16, 2015 1 / 18 1 Preliminaries 2 Definitions 3 Basic Properties 4 Computation of Pseudospectrum of 2 2 5 Problems
Διαβάστε περισσότεραBayesian modeling of inseparable space-time variation in disease risk
Bayesian modeling of inseparable space-time variation in disease risk Leonhard Knorr-Held Laina Mercer Department of Statistics UW May, 013 Motivation Ohio Lung Cancer Example Lung Cancer Mortality Rates
Διαβάστε περισσότεραC M. V n: n =, (D): V 0,M : V M P = ρ ρ V V. = ρ
»»...» -300-0 () -300-03 () -3300 3.. 008 4 54. 4. 5 :.. ;.. «....... :. : 008. 37.. :....... 008.. :. :.... 54. 4. 5 5 6 ... : : 3 V mnu V mn AU 3 m () ; N (); N A 6030 3 ; ( ); V 3. : () 0 () 0 3 ()
Διαβάστε περισσότερα4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(1,1)
84 CHAPTER 4. STATIONARY TS MODELS 4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(,) This section is an introduction to a wide class of models ARMA(p,q) which we will consider in more detail later in this
Διαβάστε περισσότεραCoefficient Inequalities for a New Subclass of K-uniformly Convex Functions
International Journal of Computational Science and Mathematics. ISSN 0974-89 Volume, Number (00), pp. 67--75 International Research Publication House http://www.irphouse.com Coefficient Inequalities for
Διαβάστε περισσότεραA Two-Sided Laplace Inversion Algorithm with Computable Error Bounds and Its Applications in Financial Engineering
Electronic Companion A Two-Sie Laplace Inversion Algorithm with Computable Error Bouns an Its Applications in Financial Engineering Ning Cai, S. G. Kou, Zongjian Liu HKUST an Columbia University Appenix
Διαβάστε περισσότερα476,,. : 4. 7, MML. 4 6,.,. : ; Wishart ; MML Wishart ; CEM 2 ; ;,. 2. EM 2.1 Y = Y 1,, Y d T d, y = y 1,, y d T Y. k : p(y θ) = k α m p(y θ m ), (2.1
2008 10 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.5 Oct. 2008 (,, 1000871;,, 100044) (,, 100875) (,, 100871). EM, Wishart Jeffery.,,,,. : :,,, EM, Wishart. O212.7. 1.,. 1894, Pearson.
Διαβάστε περισσότεραJ. of Math. (PRC) 6 n (nt ) + n V = 0, (1.1) n t + div. div(n T ) = n τ (T L(x) T ), (1.2) n)xx (nt ) x + nv x = J 0, (1.4) n. 6 n
Vol. 35 ( 215 ) No. 5 J. of Math. (PRC) a, b, a ( a. ; b., 4515) :., [3]. : ; ; MR(21) : 35Q4 : O175. : A : 255-7797(215)5-15-7 1 [1] : [ ( ) ] ε 2 n n t + div 6 n (nt ) + n V =, (1.1) n div(n T ) = n
Διαβάστε περισσότερα[1] F(g(x)) = F(z) = f(z) dz Εξάλλου, γνωρίζουμε από τον κανόνα της αλυσίδας ότι df(g(x)) dx
.4. Ολοκλήρωση με Αντικατάσταση Η μέθοδος ολοκλήρωσης με αντικατάσταση (method of substitution) βασίζεται στον κανόνα της αλυσίδας. Ουσιαστικά με τη μέθοδο της αντικατάστασης το αόριστο ολοκλήρωμα υπολογίζεται
Διαβάστε περισσότεραΠΡΑΞΗ ΔΙΟΙΚΗΤΗ ΑΡΙΘΜ. 2590/20.8.2007 ΘΕΜΑ: Ελάχιστες Κεφαλαιακές Απαιτήσεις των Πιστωτικών Ιδρυμάτων για το Λειτουργικό Κίνδυνο
ΠΡΑΞΗ ΔΙΟΙΚΗΤΗ ΑΡΙΘΜ. 2590/20.8.2007 ΘΕΜΑ: Ελάχιστες Κεφαλαιακές Απαιτήσεις των Πιστωτικών Ιδρυμάτων για το Λειτουργικό Κίνδυνο της ΤΡΑΠΕΖΑΣ ΤΗΣ ΕΛΛΑΔΟΣ, αφού έλαβε υπόψη: α) τις διατάξεις του Καταστατικού
Διαβάστε περισσότεραPhys460.nb Solution for the t-dependent Schrodinger s equation How did we find the solution? (not required)
Phys460.nb 81 ψ n (t) is still the (same) eigenstate of H But for tdependent H. The answer is NO. 5.5.5. Solution for the tdependent Schrodinger s equation If we assume that at time t 0, the electron starts
Διαβάστε περισσότεραIR Futures Effective Asset Class ก Efficient Frontier
Interest Futures* ก * ก ก ก. ก ก 11 ก ก ก ก ก ( ) ก ก * Interest Futures ก ก ก ก ก ก ก ก ก ก (Synthetic Portfolio) ก * ก ก ก 2 กก IR Futures ก ก (Asset Class) IR Futures Supposedly Most Efficient and Effective
Διαβάστε περισσότεραQ π (/) ^ ^ ^ Η φ. <f) c>o. ^ ο. ö ê ω Q. Ο. o 'c. _o _) o U 03. ,,, ω ^ ^ -g'^ ο 0) f ο. Ε. ιη ο Φ. ο 0) κ. ο 03.,Ο. g 2< οο"" ο φ.
II 4»» «i p û»7'' s V -Ζ G -7 y 1 X s? ' (/) Ζ L. - =! i- Ζ ) Η f) " i L. Û - 1 1 Ι û ( - " - ' t - ' t/î " ι-8. Ι -. : wî ' j 1 Τ J en " il-' - - ö ê., t= ' -; '9 ',,, ) Τ '.,/,. - ϊζ L - (- - s.1 ai
Διαβάστε περισσότεραΚΑΙΝΟΤΟΜΑ ΕΠΕΝΔΥΤΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΠΙΣΤΩΤΙΚΟΥ ΚΙΝΔΥΝΟΥ
ΚΑΙΝΟΤΟΜΑ ΕΠΕΝΔΥΤΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΠΙΣΤΩΤΙΚΟΥ ΚΙΝΔΥΝΟΥ Αγοράστη Ολυμπία, Παύλου Νικόλαος ΤΕΙ Λάρισας Περίληψη Η εργασία αυτή ξεκινάει ορίζοντας το τι είναι πιστωτικά παράγωγα, παρουσιάζοντας την ιστορική τους
Διαβάστε περισσότεραDiracDelta. Notations. Primary definition. Specific values. General characteristics. Traditional name. Traditional notation
DiracDelta Notations Traditional name Dirac delta function Traditional notation x Mathematica StandardForm notation DiracDeltax Primary definition 4.03.02.000.0 x Π lim ε ; x ε0 x 2 2 ε Specific values
Διαβάστε περισσότεραAquinas College. Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET
Aquinas College Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET Pearson Edexcel Level 3 Advanced Subsidiary and Advanced GCE in Mathematics and Further Mathematics Mathematical
Διαβάστε περισσότερα5 Haar, R. Haar,. Antonads 994, Dogaru & Carn Kerkyacharan & Pcard 996. : Haar. Haar, y r x f rt xβ r + ε r x β r + mr k β r k ψ kx + ε r x, r,.. x [,
4 Chnese Journal of Appled Probablty and Statstcs Vol.6 No. Apr. Haar,, 6,, 34 E-,,, 34 Haar.., D-, A- Q-,. :, Haar,. : O.6..,..,.. Herzberg & Traves 994, Oyet & Wens, Oyet Tan & Herzberg 6, 7. Haar Haar.,
Διαβάστε περισσότεραΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ
ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ Τομέας Περιβαλλοντικής Υδραυλικής και Γεωπεριβαλλοντικής Μηχανικής (III) Εργαστήριο Γεωπεριβαλλοντικής Μηχανικής TECHNICAL UNIVERSITY OF CRETE SCHOOL of
Διαβάστε περισσότεραITU-R SA (2010/01)! " # $% & '( ) * +,
(010/01)! " # $% & '( ) * +, SA ii.. (IPR) (ITU-T/ITU-R/ISO/IEC).ITU-R 1 1 http://www.itu.int/itu-r/go/patents/en. (http://www.itu.int/publ/r-rec/en ) () ( ) BO BR BS BT F M P RA S RS SA SF SM SNG TF V
Διαβάστε περισσότερα