如果你也在 怎样代写随机微积分Stochastic Calculus MATH430这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。随机微积分Stochastic Calculus是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这一领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
随机微积分Stochastic Calculus应用随机微积分的最著名的随机过程是维纳过程（为纪念诺伯特-维纳而命名），它被用来模拟路易-巴切莱特在1900年和阿尔伯特-爱因斯坦在1905年描述的布朗运动以及其他受随机力作用的粒子在空间的物理扩散过程。自20世纪70年代以来，维纳过程被广泛地应用于金融数学和经济学中，以模拟股票价格和债券利率的时间演变。
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金融代写|随机微积分代写STOCHASTIC CALCULUS代考|The UCP Metric
Let $\mathbb{R}^{0}(\Omega,(\mathcal{F} .), P)$ denote the class of all r.c.l.l. $(\mathcal{F} .)$ adapted processes. For processes $X, Y \in \mathbb{R}^{0}\left(\Omega,\left(\mathcal{F}{.}\right), \mathrm{P}\right)$, let $$ \mathbf{d}{u c p}(X, Y)=\sum_{m=1}^{\infty} 2^{-m} \mathrm{E}\left[\min \left(1, \sup {0 \leq t \leq m}\left|X{t}-Y_{t}\right|\right)\right] .
$$
Noting that $\mathbf{d}{u c p}(X, Y)=0$ if and only if $X=Y$ (i.e. $\mathrm{P}\left(X{t}=Y_{t} \forall t\right)=1$ ), it follows that $\mathbf{d}{u c p}$ is a metric on $\mathbb{R}^{0}(\Omega,(\mathcal{F} .), P)$. Now $\mathbf{d}{u c p}\left(X^{n}, X\right) \rightarrow 0$ is equivalent to
$$
\sup {0 \leq t \leq T}\left|X{t}^{n}-X_{t}\right| \text { converges to } 0 \text { in probability } \forall T<\infty \text {, }
$$
also called uniform convergence in probability, written as $X^{n} \stackrel{u c p}{\longrightarrow} X$.
Remark 2.69 We have defined $\mathbf{d}{u c p}(X, Y)$ when $X, Y$ are real-valued r.c.l.I. processes. We can similarly define $\mathbf{d}{u c p}(X, Y)$ when $X, Y$ are $\mathbb{R}^{d}$-valued r.c.l.I. or l.c.r.l. processes. We will use the same notation $\mathbf{d}_{u c p}$ in each of these cases.
In the rest of this section, $d$ is a fixed integer, we will be talking about $\mathbb{R}^{d}$-valued processes, and $|\cdot|$ will be the Euclidean norm on $\mathbb{R}^{d}$.
When $\mathbf{d}{u c p}\left(X^{n}, X\right) \rightarrow 0$, sometimes we will write it as $X^{n} \stackrel{u c p}{\longrightarrow} X$ (and thus the two mean the same thing). Let $X, Y \in \mathbb{R}^{0}(\Omega,(\mathcal{F} .), \mathrm{P})$. Then for $\delta>0$ and integers $N \geq 1$, observe that $$ \mathbf{d}{u c p}(X, Y) \leq 2^{-N}+\delta+\mathrm{P}\left(\sup {0 \leq t \leq N}\left|X{t}-Y_{t}\right|>\delta\right)
$$
and
$$
\mathrm{P}\left(\sup {0 \leq t \leq N}\left|X{t}-Y_{t}\right|>\delta\right) \leq \frac{2^{N}}{\delta} \mathbf{d}_{u c p}(X, Y) .
$$
金融代写|随机微积分代写STOCHASTIC CALCULUS代考|The Lebesgue–Stieltjes Integral
If $M$ is a square integrable martingale with $M_{0}=0$, then we have
$$
\mathrm{E}\left[M_{n}^{2}\right]=\mathrm{E}\left[\langle M, M\rangle_{n}\right]=\mathrm{E}\left[[M, M]{n}\right] . $$ And Doob’s maximal inequality (1.9.2) yields $$ \begin{aligned} \mathrm{E}\left[[M, M]{n}\right] &=\mathrm{E}\left[M_{n}^{2}\right] \
& \leq \mathrm{E}\left[\left(\max {1 \leq k \leq n}\left|M{k}\right|\right)^{2}\right] \
& \leq 4 \mathrm{E}\left[[M, M]{n}\right] . \end{aligned} $$ Burkholder and Gundy proved that indeed for $1{p}^{1}, c_{p}^{2}$ such that
$$
c_{p}^{1} \mathrm{E}\left[\left([M, M]{n}\right)^{\frac{p}{2}}\right] \leq \mathrm{E}\left[\left(\max {1 \leq k \leq n}\left|M_{k}\right|\right)^{p}\right] \leq c_{p}^{2} \mathrm{E}\left[\left([M, M]_{n}\right)^{\frac{p}{2}}\right]
$$
Note that for $p=2$, this reduces to (1.10.1). Davis went on to prove the above inequality for $p=1$. This case plays an important role in the result on integral representation of martingales that we will later consider. Hence we include a proof for the case $p=1$-essentially this is the proof given by Davis [14]
Let $G:[0, \infty) \mapsto \mathbb{R}$ be an r.c.l.l. function. For $0 \leq a<b<\infty$ the total variation $\operatorname{VAR}{[a, b]}$ of $G(s)$ over $[a, b]$ and $\operatorname{VAR}{(a, b]}$ over $(a, b]$ are defined as follows:
$$
\begin{gathered}
\operatorname{VAR}{(a, b]}(G)=\sup \left{\sum{j=1}^{m}\left|G\left(t_{j}\right)-G\left(t_{j-1}\right)\right|: a=t_{0}<t_{1}<\ldots<t_{m}=b, m \geq 1\right} \
\operatorname{VAR}{[a, b]}(G)=|G(a)|+\operatorname{VAR}{(a, b]}(G)
\end{gathered}
$$
If $\operatorname{VAR}_{[0, t]}(G)<\infty$ for all $t$, then $G$ will be called a function with finite variation. It is well known that a function has finite variation paths if and only if it can be expressed as difference of two increasing functions.
If $\operatorname{VAR}{[0, t]}(G)<\infty$ for all $t$, the function $|G|{t}=\operatorname{VAR}_{[0, t]}(G)$ is then an increasing $[0, \infty)$-valued function. Let us fix such a function $G$.
For any $T$ fixed, there exists a unique countably additive measure $\nu$ and a countably additive signed measure $\mu$ on the Borel $\sigma$-field of $[0, T]$ such that
$$
\begin{aligned}
&\nu([0, t])=|G|(t) \quad \forall t \leq T \
&\mu([0, t])=G(t) \quad \forall t \leq T
\end{aligned}
$$
随机微积分代写
金融代写|随机微积分代写STOCHASTIC CALCULUS代考|The UCP Metric
让 $\mathbb{R}^{0}(\Omega,(\mathcal{F} .), P)$ 表示所有 $r$ cll的类 $\left(\mathcal{F}\right.$. 适应的过程。对于流程 $X, Y \in \mathbb{R}^{0}(\Omega,(\mathcal{F} .), \mathrm{P})$ ，让
$$
\mathbf{d} u c p(X, Y)=\sum_{m=1}^{\infty} 2^{-m} \mathrm{E}\left[\min \left(1, \sup 0 \leq t \leq m\left|X t-Y_{t}\right|\right)\right]
$$
注意到 $\mathbf{d} u c p(X, Y)=0$ 当且仅当 $X=Y\left(\operatorname{IEP}\left(X t=Y_{t} \forall t\right)=1\right)$ ，它道循 $\mathbf{d} u c p$ 是一个指标 $\mathbb{R}^{0}(\Omega,(\mathcal{F} .), P)$. 现在 $\mathbf{d} u c p\left(X^{n}, X\right) \rightarrow 0$ 相当于
$\sup 0 \leq t \leq T\left|X t^{n}-X_{t}\right|$ converges to 0 in probability $\forall T<\infty$, 也称为概率上的一致收玫，写为 $X^{n} \stackrel{\text { ucp }}{\longrightarrow} X$. 备注 $2.69$ 我们定义了 $\mathbf{d} u c p(X, Y)$ 什么时候 $X, Y$ 是实值 $r c l$ 过程。我们可以类似地定义 $\mathbf{d} u c p(X, Y)$ 什时候 $X, Y$ 是 $\mathbb{R}^{d^{d}}$ 值 rcll 或 Icrl 过程。我们将使用相同的符号 $\mathbf{d}{u c p}$ 在每种棈况下。 什时候 $\mathbf{d} u c p\left(X^{n}, X\right) \rightarrow 0$ ，有时我们会写成 $X^{n} \stackrel{u c p}{\longrightarrow} X$ (因此两者的意思相同)。让 $X, Y \in \mathbb{R}^{0}(\Omega,(\mathcal{F} .), \mathrm{P})$. 那 $\angle$ 对于 $\delta>0$ 和整数 $N \geq 1$, 观察到 $$ \mathbf{d} u c p(X, Y) \leq 2^{-N}+\delta+\mathrm{P}\left(\sup 0 \leq t \leq N\left|X t-Y{t}\right|>\delta\right)
$$
和
$$
\mathrm{P}\left(\sup 0 \leq t \leq N\left|X t-Y_{t}\right|>\delta\right) \leq \frac{2^{N}}{\delta} \mathbf{d}{u c p}(X, Y) . $$
金融代写|随机微积分代写STOCHASTIC CALCULUS代考|The Lebesgue-Stieltjes Integral
如果 $M$ 是一个平方可积鞅 $M{0}=0$ ，那么我们有
$$
\mathrm{E}\left[M_{n}^{2}\right]=\mathrm{E}\left[\langle M, M\rangle_{n}\right]=\mathrm{E}[[M, M] n] .
$$
并且 Doob 的最大不等式 (1.9.2) 产生
$$
\mathrm{E}[[M, M] n]=\mathrm{E}\left[M_{n}^{2}\right] \quad \leq \mathrm{E}\left[(\max 1 \leq k \leq n|M k|)^{2}\right] \leq 4 \mathrm{E}[[M, M] n] .
$$
Burkholder 和 Gundy 证明了 $1 p^{1}, c_{p}^{2}$ 这样
$$
c_{p}^{1} \mathrm{E}\left[([M, M] n)^{\frac{p}{2}}\right] \leq \mathrm{E}\left[\left(\max 1 \leq k \leq n\left|M_{k}\right|\right)^{p}\right] \leq c_{p}^{2} \mathrm{E}\left[\left([M, M]{n}\right)^{\frac{p}{2}}\right] $$ 让 $G:[0, \infty) \mapsto \mathbb{R}$ 是一个rcll函数。为了 $0 \leq a{[0, t]}(G)<\infty$ 对所有人 $t$ ，然后 $G$ 将被称为具有有限㚆化的函数。众所周知，一个函数具有有限的变化路径当且仅当它 可以表示为两个逆增函数的差。
如果VAR $0, t<\infty$ 对所有人 $t$ ，功能 $|G| t=\operatorname{VAR}_{[0, t]}(G)$ 然后是一个增加 $[0, \infty)$ 值函数。让我们修复这样的功能 $G$.
对于任何 $T$ 固定，存在唯一的可数加法贬度 $\nu$ 和一个可数加法符号度量 $\mu$ 在波雷尔 $\sigma$-现场 $[0, T]$ 这样
$$
\nu([0, t])=|G|(t) \quad \forall t \leq T \quad \mu([0, t])=G(t) \quad \forall t \leq T
$$
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。