Repository logo

Browsing by Subject "proces Wienera"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 13 of 13
  • thumbnail.journal.alt
    Item type:Thesis, Access status: Restricted ,
    Błąd osłony delta-gamma
    (Data obrony: 2015-11-16) Stefańska, Katarzyna
    Wydział Matematyki Stosowanej
  • thumbnail.journal.alt
    Item type:Thesis, Access status: Restricted ,
    Minimalizowanie kapitału narażonego na ryzyko
    (Data obrony: 2018-07-13) Moskała, Magdalena
    Wydział Matematyki Stosowanej
  • thumbnail.journal.alt
    Item type:Thesis, Access status: Restricted ,
    Opcje realne
    (Data obrony: 2015-03-05) Pietruch, Dorota
    Wydział Matematyki Stosowanej
  • thumbnail.journal.alt
    Item type:Thesis, Access status: Restricted ,
    Optymalne strategie momentu wykupu pożyczki pod zastaw akcji ze skończonym momentem zapadalności
    (Data obrony: 2016-07-18) Pelc, Wioletta
    Wydział Matematyki Stosowanej
  • thumbnail.journal.alt
    Item type:Thesis, Access status: Restricted ,
    Rozwiązanie lepkościowe problemu optymalnego stopowania
    (Data obrony: 2011-07-14) Miszczuk, Agata
    Wydział Matematyki Stosowanej
  • thumbnail.journal.alt
    Item type:Thesis, Access status: Restricted ,
    Rozwiązanie lepkościowe problemu optymalnego stopowania
    (Data obrony: 2011-07-14) Miszczuk, Agata
    Wydział Matematyki Stosowanej
  • thumbnail.journal.alt
    Item type:Thesis, Access status: Restricted ,
    Schemat Eulera dla SDE
    (Data obrony: 2020-07-08) Krupińska, Barbara
    Wydział Matematyki Stosowanej
  • thumbnail.journal.alt
    Item type:Thesis, Access status: Restricted ,
    Stabilność numeryczna schematu Eulera dla SDE
    (Data obrony: 2020-07-08) Łazarska, Anna
    Wydział Matematyki Stosowanej
  • thumbnail.journal.alt
    Item type:Thesis, Access status: Restricted ,
    Stochastyczna teoria portfela
    (Data obrony: 2016-11-09) Pabijan, Kamil
    Wydział Matematyki Stosowanej
  • thumbnail.journal.alt
    Item type:Thesis, Access status: Restricted ,
    Wycena opcji barierowych - geometryczna zasada odbicia
    (Data obrony: 2017-10-19) Światłowska, Paulina
    Wydział Matematyki Stosowanej
  • thumbnail.journal.alt
    Item type:Thesis, Access status: Restricted ,
    Zastosowanie funkcji kopuli dla wyceny opcji
    (Data obrony: 2017-11-30) Straszak, Aleksandra
    Wydział Matematyki Stosowanej
  • thumbnail.journal.alt
    Item type:Thesis, Access status: Restricted ,
    Zastosowanie procesów Levy'ego do wyceny kontraktów forward na towary
    (Data obrony: 2015-10-16) Budzińska, Małgorzata
    Wydział Matematyki Stosowanej
  • thumbnail.journal.alt
    Item type:Doctoral Dissertation, Access status: Open Access ,
    Złożoność obliczeniowa całkowania stochastycznego w sensie Itô
    (Data obrony: 2011-11-30) Przybyłowicz, Paweł
    Wydział Matematyki Stosowanej
    In the thesis we study the computational complexity of the stochastic Itô integration. We first investigate the optimal approximation of Itô integrals when linear information about the Wiener process B, consisting of certain Riemann integrals of its trajectories, is available. We show upper and lower bounds on the complexity which, in some cases, turn out to be optimal. Obtained results indicates that algorithms which use integral information are more efficient than algorithms which use only discrete values of the Wiener process B. In the second part of the thesis we deal with the numerical approximation of stochastic Itô integrals of regular and singular deterministic functions $f:[0,T]->R$. In the regular case we show that the nonadaptive Ito-Taylor algorithm is optimal. In the singular case we show that any nonadaptive algorithm cannot efficiently handle such a problem, even in the case of a single singularity. Hence, in the case of a single singularity, we construct an adaptive Itô-Taylor algorithm which has the optimal error known from the regular case. Next, we consider the case of multiple singularities and we show that even adaptive algorithms cannot preserve the optimal rate of convergence known from the regular case. We show that also in the asymptotic setting nonadaptive algorithms cannot preserve the optimal error known from the regular case.