Luận án tiến sĩ: Quá trình ngẫu nhiên phân thứ và ứng dụng trong tài chính - Nguyễn Tiến Dũng, ĐHQG Hà Nội

"Luận án tiến sĩ phân tích quá trình ngẫu nhiên trong tài chính. Phân tích hiệu quả phương pháp phân thứ và đề xuất mô hình cải tiến."

Năm xuất bản

Số trang

95

Thời gian đọc

15 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
1. Quá trình ngẫu nhiên phân thứ: Nền tảng và ứng dụng
Số trang:
95 trang
Trường:
Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội
Chuyên ngành:
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Tác giả:
Năm:

Tóm tắt nội dung luận án

I. Quá trình ngẫu nhiên phân thứ Nền tảng và ứng dụng

1.1. Giới thiệu khái niệm quá trình ngẫu nhiên phân thứ

Nhiều thập kỷ qua, lý thuyết tích phân ngẫu nhiên và phương trình vi phân ngẫu nhiên với nhiễu Wiener đã phát triển mạnh. Tuy nhiên, các mô hình này không đủ mô tả hiện tượng "tính nhớ dài" (long memory) trong thực tiễn. Nhu cầu tìm kiếm các quá trình ngẫu nhiên thay thế xuất hiện. Quá trình ngẫu nhiên phân thứ là một giải pháp quan trọng. A. Kolmogorv đề cập đến khái niệm này từ những năm 1940. Năm 1968, Mandelbrot công bố biểu diễn hiển của chuyển động Brown phân thứ (fBm) và các ứng dụng. Điều này đánh dấu sự phát triển của lĩnh vực.

1.2. Vai trò của quá trình ngẫu nhiên phân thứ trong tài chính

Các quá trình ngẫu nhiên phân thứ có khả năng mô hình hóa tính tự tương quan dài hạn. Đặc tính này thường thấy trong các dãy thời gian tài chính. Ví dụ, sự biến động của giá tài sản có thể cho thấy tính nhớ dài. Mô hình hóa chính xác những đặc tính này giúp cải thiện phân tích dãy thời gian tài chính. Nó cũng hỗ trợ đưa ra quyết định tốt hơn trong tài chính định lượng.

II. Chuyển động Brown phân thứ Đặc tính nhớ dài tài chính

2.1. Định nghĩa và các tính chất cơ bản của fBm

Chuyển động Brown phân thứ (fBm) là một quá trình ngẫu nhiên Gaussian liên tục. Nó được xác định bởi tham số Hurst (Hurst exponent) H, với H thuộc khoảng (0, 1). Khi H = 0.5, fBm trở thành chuyển động Brown tiêu chuẩn. Một đặc điểm quan trọng của fBm là nó không phải là semimartingale, trừ trường hợp H = 0.5. Điều này gây ra những thách thức trong việc xây dựng tích phân ngẫu nhiên theo fBm. Tuy nhiên, chính đặc tính này lại cho phép mô hình hóa nhiều hiện tượng thực tế hơn.

2.2. Tính chất nhớ dài và chỉ số Hurst

Tính nhớ dài (long memory) là đặc trưng nổi bật của fBm. Nó biểu thị sự phụ thuộc giữa các quan sát xa nhau trong dãy thời gian. Khi H > 0.5, quá trình thể hiện tính nhớ dài dương. Các sự kiện trong quá khứ ảnh hưởng đến tương lai trong thời gian dài. Khi H < 0.5, quá trình có tính nhớ ngắn (anti-persistence). Chỉ số Hurst (Hurst exponent) định lượng mức độ của tính nhớ này. Trong tài chính, chỉ số H thường lớn hơn 0.5, cho thấy tính nhớ dài trong thị trường. Điều này quan trọng cho quản lý rủi ro tài chính.

2.3. Biểu diễn Volterra của chuyển động Brown phân thứ

Biểu diễn Volterra là một cách toán học để định nghĩa và nghiên cứu fBm. Nó cho phép diễn tả fBm như một tích phân của một hàm xác định với chuyển động Brown tiêu chuẩn. Biểu diễn này cung cấp nền tảng lý thuyết cho việc phát triển tích phân ngẫu nhiên phân thứ. Nó cũng giúp hiểu rõ hơn cấu trúc của fBm.

III. Lý thuyết tích phân ngẫu nhiên phân thứ Công cụ tài chính

3.1. Các phương pháp tích phân ngẫu nhiên phân thứ

Việc xây dựng tích phân ngẫu nhiên theo chuyển động Brown phân thứ là một thách thức. Lý do là fBm không phải là một semimartingale (trừ khi H=0.5). Các nhà toán học đã phát triển nhiều phương pháp. Bao gồm tích phân phân thứ theo quỹ đạo, tích phân Skorohod, và tích phân Itô mở rộng. Các phương pháp này tạo ra khung lý thuyết để xử lý các quá trình ngẫu nhiên phân thứ. Chúng cho phép xây dựng các mô hình tài chính phức tạp hơn.

3.2. Phương trình vi phân ngẫu nhiên phân thứ fSDEs

Phương trình vi phân ngẫu nhiên phân thứ (fSDEs) là một mở rộng của SDEs truyền thống. Chúng mô hình hóa các hệ thống động lực với nhiễu fBm. Ví dụ, các quá trình kiểu Ornstein-Uhlenbeck phân thứ có thể mô tả lãi suất. Các quá trình hồi phục trung bình hình học phân thứ phù hợp cho giá tài sản. fSDEs cung cấp một công cụ mạnh mẽ. Nó giúp phân tích các biến động có tính nhớ dài trong tài chính định lượng.

3.3. Phương pháp xấp xỉ semimartingale cho tích phân

Do fBm không phải là semimartingale, việc tính toán tích phân ngẫu nhiên theo nó phức tạp. Phương pháp xấp xỉ semimartingale được phát triển. Phương pháp này cho phép xấp xỉ fBm bằng các quá trình semimartingale. Điều này giúp áp dụng các công cụ lý thuyết tích phân Itô quen thuộc. Nó làm cho việc giải các phương trình vi phân ngẫu nhiên phân thứ trở nên khả thi hơn.

IV. Mô hình Black Scholes phân thứ Định giá quyền chọn

4.1. Hạn chế của mô hình Black Scholes truyền thống

Mô hình Black-Scholes (BS) truyền thống là công cụ định giá quyền chọn phổ biến. Tuy nhiên, nó dựa trên giả định thị trường hiệu quả và chuyển động Brown tiêu chuẩn. Mô hình BS không thể giải thích các hiện tượng thực tế như tính nhớ dài và volatility clustering. Các hạn chế này dẫn đến sai lệch trong định giá và quản lý rủi ro tài chính. Đặc biệt trong các thị trường có tính không hoàn hảo.

4.2. Xây dựng mô hình Black Scholes phân thứ fBSM

Mô hình Black-Scholes phân thứ (fBSM) ra đời để khắc phục các hạn chế trên. Nó thay thế chuyển động Brown tiêu chuẩn bằng chuyển động Brown phân thứ (fBm). fBSM cho phép mô hình hóa các biến động tài chính có tính nhớ dài. Nó sử dụng chỉ số Hurst để điều chỉnh đặc tính ngẫu nhiên của thị trường. Việc xây dựng fBSM đòi hỏi lý thuyết tích phân ngẫu nhiên phân thứ chuyên sâu.

4.3. Ứng dụng fBSM trong định giá quyền chọn và quản lý rủi ro

fBSM cung cấp một phương pháp định giá quyền chọn chính xác hơn. Nó phản ánh tốt hơn các đặc tính của thị trường thực tế. Mô hình này giúp các nhà giao dịch và quản lý danh mục hiểu rõ rủi ro hơn. fBSM có tiềm năng cải thiện quản lý rủi ro tài chính. Nó cũng nâng cao hiệu quả phân tích dãy thời gian tài chính. Đặc biệt, nó hữu ích trong các thị trường có tính biến động cao.

V. Quản lý rủi ro tài chính Mô hình phân thứ hiệu quả

5.1. Phân tích dãy thời gian tài chính với tính nhớ dài

Phân tích dãy thời gian tài chính là một lĩnh vực quan trọng. Các mô hình truyền thống thường bỏ qua tính nhớ dài. Điều này dẫn đến dự báo không chính xác. Việc sử dụng quá trình ngẫu nhiên phân thứ giúp nắm bắt tính nhớ dài. Điều này cải thiện độ tin cậy của phân tích. Nó cũng hữu ích cho việc dự báo biến động giá và quản lý rủi ro.

5.2. Mô hình quản lý tài sản nợ trong bảo hiểm

Ngành bảo hiểm đối mặt với các khoản nợ dài hạn và biến động tài sản. Tính nhớ dài đóng vai trò quan trọng trong việc định giá các hợp đồng bảo hiểm và quản lý quỹ. Các mô hình dựa trên quá trình ngẫu nhiên phân thứ có thể cung cấp bức tranh thực tế hơn. Nó giúp các công ty bảo hiểm tối ưu hóa chiến lược quản lý tài sản và nợ. Điều này giảm thiểu rủi ro tài chính dài hạn.

5.3. Tiềm năng và hướng nghiên cứu mở rộng

Lĩnh vực quá trình ngẫu nhiên phân thứ trong tài chính vẫn đang phát triển. Tiềm năng ứng dụng còn rất lớn. Nghiên cứu có thể mở rộng sang các mô hình tài chính phức tạp hơn. Ví dụ, các quá trình phân thứ đa biến. Hay việc kết hợp với các lý thuyết khác như nhảy Levy. Điều này mở ra hướng phát triển cho tài chính định lượng. Nó hứa hẹn các công cụ mạnh mẽ hơn cho quản lý rủi ro và định giá tài sản.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ hus một số quá trình ngẫu nhiên phân thứ và ứng dụng trong tài chính 62 46 15 01

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (95 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN -------------------------- NGUYỄN TIẾN DŨNG mét sè qu¸ tr×nh ngÉu nhiªn ph©n thø vµ øng dông trong tµi chÝnh LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Hà Nội-2011 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN ---------------------------- NGUYỄN TIẾN DŨNG mét sè qu¸ tr×nh ngÉu nhiªn ph©n thø vµ øng dông trong tµi chÝnh Chuyên ngành: Lý thuyết xác suất và thống kê toán học Mã số: 62 46 15 01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS. TRẦN HÙNG THAO Hµ Néi - 2011 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Lời cam đoan Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Nghiên cứu sinh Nguyễn Tiến Dũng i LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Lời cảm ơn Trước tiên tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới PGS.

Trần Hùng Thao, người Thày đã và đang hướng dẫn, đào tạo tôi nghiên cứu khoa học rất nhiệt tình, giúp tôi ngày càng có thêm niềm say mê nghiên cứu khoa học, đồng thời tạo nhiều điều kiện thuận lợi giúp tôi hoàn thành bản luận án này. Tiếp theo tôi muốn bày tỏ những lời cảm ơn tới các thành viên trong Bộ môn Xác suất Thống kê đã thường xuyên giúp tôi trong việc trau dồi, mở rộng thêm kiến thức khoa học. Đặc biệt tôi muốn cảm ơn GS. Nguyễn Văn Hữu, người đã cho tôi tham gia xê mi na Toán tài chính của ông và luôn cho tôi những lời nhận xét quý báu.

Đồng thời, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Ban giám đốc Đại học Quốc gia Hà Nội, Ban giám hiệu Trường Đại học Khoa học tự nhiên, Ban chủ nhiệm Khoa Toán-Cơ-Tin học, Phòng sau đại học đã tạo những điều kiện để tôi nghiên cứu tốt hơn và giúp tôi hoàn thành thủ tục bảo vệ luận án. Cuối cùng, tôi xin gửi lòng biết ơn sâu sắc của mình đến gia đình, họ hàng, bạn bè thân thiết, những người đã rất hiểu và luôn đứng bên cổ vũ tôi. Hà nội, 03/2011 NCS: Nguyễn Tiến Dũng. ii LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Mục lục Lời cam đoan i Lời cảm ơn ii Bảng ký hiệu vi Mở đầu 1 1 Chuyển động Brown phân thứ 5 1.1 Định nghĩa và các tính chất .2 Tính chất nhớ lâu của fBm .3 Biểu diễn Volterra của fBm .4 Tích phân ngẫu nhiên phân thứ theo quỹ đạo .1 Tích phân phân thứ tất định .2 Tích phân ngẫu nhiên phân thứ.

15 2 Phương pháp xấp xỉ semimartingale 17 2.1 Các kết quả xấp xỉ .2 Tích phân ngẫu nhiên phân thứ .1 Định nghĩa tích phân .2 Một lớp các quá trình ngẫu nhiên khả tích .3 Phương trình vi phân ngẫu nhiên phân thứ .1 Các quá trình kiểu Ornstein-Uhlenbeck phân thứ 27 iii LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.2 Các phương trình vi phân ngẫu nhiên phân thứ với hệ số dịch chuyển đa thức .3 Các quá trình hồi phục trung bình hình học phân thứ .4 Lọc tuyến tính ngẫu nhiên phân thứ. 46 3 Các ứng dụng trong Tài chính 49 3.1 Mô hình quản lý tài sản và nợ trong bảo hiểm .2 Mô hình Black-Scholes phân thứ .1 Mở rộng kết quả xấp xỉ .2 Mô hình Black-Scholes phân thứ xấp xỉ. 59 Kết luận 68 Danh mục công trình khoa học của tác giả liên quan đến luận án 70 Tài liệu tham khảo 71 Phụ lục 77 A Tính toán Malliavin 77 A.1 Khai triển nhiễu loạn Wiener-Itô .1 Tích phân Itô lặp .2 Khai triển nhiễu loạn Wiener-Itô .2 Tích phân Skorohod .1 Tích phân Skorohod .2 Các tính chất cơ bản của tích phân Skorohod .3 Tích phân Skorohod là một mở rộng của tích phân Itô .3 Đạo hàm Malliavin .1 Tính toán đạo hàm Malliavin. 84 iv LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.2 Đạo hàm Malliavin và tích phân Skorohod.

85 B Bổ đề Gronwall 87 v LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Bảng ký hiệu h.c sự hội hầu chắc chắn L2 (Ω) Không gian các biến ngẫu nhiên bình phương khả tích ∥.∥ Chuẩn trong không gian L2 (Ω) Γ(α) Hàm Gamma N (0, 1) Biến ngẫu nhiên chuẩn tiêu chuẩn P − → sự hội tụ theo xác suất 2 L (Ω) −−−→ sự hội tụ trong L2 (Ω) ucp hội tụ đều theo xác suất C λ [a, b] Không gian các quá trình ngẫu nhiên λ-Hölder liên tục h.c trên đoạn [a, b] − ∩ C λ [a, b] C µ [a, b] 0<µ<λ vi LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Mở đầu Trong nhiều thập kỷ qua lý thuyết về tích phân ngẫu nhiên và phương trình vi phân ngẫu nhiên với nhiễu Wiener đã có những phát triển rực rỡ trong cả lý thuyết lẫn thực hành. Gần đây, người ta bắt đầu khám phá ra rằng lý thuyết hệ động lực ngẫu nhiên với nhiễu Wiener (hay tổng quát hơn là nhiễu martingale hoặc nhiễu có tính chất Markov) là không đủ để mô tả nhiều bài toán thực tiễn trong viễn thông, định giá tài sản hay bất kỳ chủ thể nào có tính chất "nhớ lâu". Và nhu cầu tự nhiên nảy sinh là cần tìm các quá trình ngẫu nhiên thay thế cho nhiễu Wiener để khắc phục điều đó. Chuyển động Brown phân thứ (fBm) là một trong các quá trình ngẫu nhiên như vậy.

Mặc dù fBm được đề cập đến bởi A. Kolmogorv [33] từ những năm 1940 nhưng phải đến năm 1968, sau bài báo của Madelbrot về biểu diễn hiển của fBm và các áp dụng của nó [38], fBm mới dần bắt đầu thu hút được các tác giả khác quan tâm nghiên cứu. Khó khăn chính trong việc nghiên cứu giải tích ngẫu nhiên đối với fBm là bởi vì fBm không phải là một semimartingale hay là một quá trình Markov. Do đó các tính toán ngẫu nhiên Itô cổ điển không thể áp dụng được và ta cần xây dựng hẳn một lý thuyết mới cho hệ động lực ngẫu nhiên điều khiển bởi fBm.

Trong khoảng 16 năm trở lại đây, tức là bắt đầu từ những năm 1995, tính toán ngẫu nhiên đối với fBm mới đạt được các phát triển rực rỡ. Một loạt các bài báo được xuất bản nhằm giải quyết các bài toán cơ bản của tính toán ngẫu nhiên: xây dựng định nghĩa tích phân ngẫu 1 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com nhiên phân thứ, công thức Itô phân thứ, sự tồn tại và tính duy nhất nghiệm của phương trình vi phân ngẫu nhiên phân thứ, bài toán lọc tối ưu, các kết luận thống kê về các quá trình phân thứ,. Các hướng nghiên cứu chính có thể tóm tắt như sau: (i) Phương pháp tính toán Malliavin: Decreusefond & Üstünel (1995, 1999), Coutin & Decreusefond (1999), Alos, Mazet & Nualart (1999, 2000). Bài toán tồn tại và duy nhất nghiệm của phương trình vi phân ngẫu nhiên phân thứ vẫn mở, ngay cả đối với dạng tuyến tính đơn giản nhất.

(ii) Phương pháp tính toán Wick: Duncan, Hu & Pasik-Duncan (2000) đã sử dụng tích Wick thay cho tích thông thường trong tổng Rie- mann khi định nghĩa tích phân và khi H = 12 họ nhận được tích phân Itô cổ điển. Có thể nói đây là định nghĩa thành công nhất theo nghĩa mở rộng tích phân Itô cổ điển, tuy nhiên hướng nghiên cứu này ít được sử dụng trong các bài toán ứng dụng bởi công thức định nghĩa tích phân không phù hợp với ý nghĩa ứng dụng trong tài chính (Bjork & Hult (2005)). (iii) Phương pháp tính toán theo quỹ đạo: Lyons (1994) sử dụng phương pháp "phân tích quỹ đạo thô" để xây dựng tích phân và chứng minh được sự tồn tại và duy nhất nghiệm cho phương trình vi phân ngẫu nhiên bằng sơ đồ lặp Picard. Zähle (1998, 1999) sử dụng các tính toán phân thứ tất định để mở rộng tích phân Lebesgue-Stieltjes cổ điển và áp dụng tới fBm, sự tồn tại và duy nhất nghiệm của phương trình vi phân ngẫu nhiên được chứng minh bởi Nualart & Răşcanu (2002) cho H > 12.

Về phương diện ứng dụng mà nổi bật là ứng dụng trong Tài chính, fBm là một công cụ rất phù hợp để mô tả diễn biến của các quá trình giá phái sinh có tính chất "nhớ lâu". Giữa một số lượng lớn các bài báo đã xuất bản, có thể kể đến các bài báo nổi bật của Rogers (1997), 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Comte & Renault (1998), Cheridito (2001, 2003), Hu, Øksendal & Sulem (2003), Biagini et al. Đặc biệt là quyển sách của Doukhan, Oppenheim & Taqqu (2003) cho một tổng hợp đầy đủ về lý thuyết và ứng dụng của các quá trình nhớ lâu. Vào năm 2003, một phương pháp xấp xỉ fBm bởi các semimartin- gale trong không gian L2 (Ω) được đề xuất bởi T.

Thao đã được vận dụng bước đầu vào tính toán ngẫu nhiên phân thứ. Mục đích của Luận án này là nhằm phát triển phương pháp xấp xỉ ấy. Ưu điểm của phương pháp này là thay vì phải xây dựng một lý thuyết mới cho tính toán ngẫu nhiên đối với fBm, chúng ta vẫn sử dụng được các tính toán ngẫu nhiên cổ điển đã biết (Itô, Skorohod). Từ đó mở ra khả năng nghiên cứu được các phương trình vi phân ngẫu nhiên phân thứ, đặc biệt chúng tôi tìm được công thức định giá quyền chọn mua phân thứ kiểu châu Âu trong khi nhiều phương pháp khác là chưa làm được.

Luận án gồm ba chương và được cấu trúc như sau: Trong Chương 1, sau khi giới thiệu về fBm: định nghĩa và các tính chất của nó, chúng tôi nhắc lại một cách ngắn gọn tích phân ngẫu nhiên phân thứ giới thiệu bởi Zähle, kiểu định nghĩa tích phân được sử dụng trong Chương 3 của Luận án này. Đóng góp chính của Luận án được trình bày ở Chương 2 và Chương 3. Trong Chương 2, đầu tiên chúng tôi nhắc lại kết quả đã biết về xấp xỉ semimartingale của fBm và một định nghĩa cho tích phân ngẫu nhiên phân thứ như là giới hạn trong L2 (Ω) của tích phân đối với semimartin- gale. Sau đó, một vài lớp các quá trình ngẫu nhiên khả tích được đưa ra, chúng tôi cũng chứng minh rằng hai kiểu định nghĩa tích phân ngẫu nhiên phân thứ là trùng nhau đối với một lớp các quá trình ngẫu nhiên phù hợp.

Trên cơ sở đó chúng tôi nghiên cứu bài toán tồn tại và duy nhất nghiệm cho một vài lớp các phương trình vi phân ngẫu nhiên phân thứ có ứng dụng quan trọng trong thực hành. Sự tồn tại và duy nhất nghiệm trong trường hợp tổng quát vẫn là một bài toán mở. Trong chương này, 3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com chúng tôi cũng nghiên cứu bài toán lọc cho một hệ động lực ngẫu nhiên phân thứ tuyến tính.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Trích dẫn luận án này

Nguyễn Tiến Dũng (2011). Luận án tiến sĩ quá trình ngẫu nhiên phân thứ ứng dụng tài chính [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội]. LuanAn.net. https://luanan.net/kinh-te/tai-chinh-ngan-hang/luan-an-tien-si-qua-trinh-ngau-nhien-phan-thu-ung-dung-tai-chinh

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Luận án tiến sĩ quá trình ngẫu nhiên phân thứ ứng dụng tài chính" nghiên cứu về vấn đề gì?

"Luận án tiến sĩ phân tích quá trình ngẫu nhiên trong tài chính. Phân tích hiệu quả phương pháp phân thứ và đề xuất mô hình cải tiến."

Luận án "Luận án tiến sĩ quá trình ngẫu nhiên phân thứ ứng dụng tài chính" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội. Năm bảo vệ: 2011.

Luận án "Luận án tiến sĩ quá trình ngẫu nhiên phân thứ ứng dụng tài chính" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Luận án tiến sĩ quá trình ngẫu nhiên phân thứ ứng dụng tài chính" thuộc chuyên ngành Lý thuyết xác suất và thống kê toán học. Danh mục: Tài Chính - Ngân Hàng.

Luận án "Luận án tiến sĩ quá trình ngẫu nhiên phân thứ ứng dụng tài chính" có bao nhiêu trang?

Luận án "Luận án tiến sĩ quá trình ngẫu nhiên phân thứ ứng dụng tài chính" có 95 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ quá trình ngẫu nhiên phân thứ ứng dụng tài chính" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter