❶ 什麼是隨機序列
我的理解，隨機序列是「有順序，有標號」的一系列隨機數，隨機過程是研究它們統計學特性的學科（特別是「時相關」特性，這個是隨機變數研究里沒有的）。隨機序列一般不是有標號（離散的標號，例如x1,x2,...)，就是有時間軸（連續的標號，比如s(t)其中t為時間），最重要的特點是「有順序」！
和一般的隨機變數不同（你每次的觀測量只是一個數而已），對於隨機序列，你每次的觀測量，就最起碼是一大長串隨機數了。
舉兩個例子：
（1）某支股票的每日收盤價（只看收盤價！），這是個典型的離散時間軸隨機序列，間隔為1天，股票價格受很多因素影響因而呈現隨機性，但是統計上仍然有規律可循。
（2）電子儀器的雜訊曲線，這是個典型的連續時間軸隨機序列，你任何時候都能從儀器讀到值，該值隨機，但是這個值是有統計規律的，例如波動范圍之類的參數。
隨機過程的重要性，就是研究隨機序列的一些統計學特性，特別是「時相關」特性。比如金融學里，人們就建立了大量的模型，去研究股票走勢里的統計特性，甚至拿來進行股價預測，成功的預測模型可以幫助人們獲得大筆利潤。
例如，金融學里都會教的ARMA模型（你可以看下參考資料），就做了如下假設：今天的股票收盤價，會受到前面幾天股票收益的影響（線性關系），在加上一個白雜訊函數。這就是隨機序列的「時相關」重要特性的體現。這只是個簡單的例子。
隨機過程，在工程學，金融學，經濟學等學科里，都有很重要的地位，努力學好它吧。
❷ 求羅斯隨機過程答案
n維隨機變數是隨機過程的一種特殊情況.n維隨機變數是一個由n個隨機變數為分量組成的n維向量（x1,x2,,xn）,其中xi(i=1,2,,n)是隨機變數,是研究一維隨機變數的推廣,一般來說是研究他們獨立的情況,如果這些向量相關聯是就是隨機過程的研究范圍.隨機過程是研究一組隨機向量的統計性質,這組隨機向量和n維隨機向量類似,只不過這組隨機向量之間是相關的,不是獨立的,並且這組向量的下標可以是實數,也可以是無理數.比如股票的K線圖,昨天的數據和今天的數據相關,簡單的說就是相關聯.）
❸ 如何證明股票價格 平穩隨機過程
日K線代表了股價的隨機變數，由於每日的開盤價和收盤價的數值是不連續的，所以日K線所表示的股價是一個離散的隨機變數。在T1到T2這段時間里產生的一族日K線離散隨機變數和它們在股價—時間二維坐標上形成的走勢或者軌跡，這就是離散隨機變數的隨機過程。yuuu1233
❹ 速求n維隨機變數和隨機過程有什麼區別請說的詳細點
n維隨機變數是隨機過程的一種特殊情況。n維隨機變數是一個由n個隨機變數為分量組成的n維向量（x1,x2,...,xn）,其中xi(i=1,2,...,n)是隨機變數，是研究一維隨機變數的推廣，一般來說是研究他們獨立的情況，如果這些向量相關聯是就是隨機過程的研究范圍。
隨機過程是研究一組隨機向量的統計性質，這組隨機向量和n維隨機向量類似，只不過這組隨機向量之間是相關的，不是獨立的，並且這組向量的下標可以是實數，也可以是無理數。比如股票的K線圖，昨天的數據和今天的數據相關，簡單的說就是相關聯。
不知道對你能不能有幫助：）
❺ 隨機過程在金融領域應用的有關題目，請教高人指點~~~
解答：本題我們可以直接利用獨立同分布的對數正態隨機變數的定義來解答。
1）假設Z是標准正態隨機變數，則第一周股票價格上升的概率是
P（S(1)/S(0) >1）=P{ln[S(1)/S(0) ]>0}=P{Z>-0.0165/0.0730}=P{Z>-0.226}=P{Z<0.226}查表約等於0.5894. 於是連續兩周價格上升的概率為(0.5894)²=0.3474.
2)兩周後的股票價格高於今天的價格概率為P{S(2)/S(0) >1}=P{[S(2)/S(1)][S(1)/S(0)>1}
=P{ln[S(2)/S(1)]+ln[S(1)/S(0)>1}>0
=P{Z>-0.0330/0.0730√2}=P{Z>-0.31965}=P{Z<0.31965}查表約等於0.6354.
❻ 如果股價服從隨機過程是不是說明股價不可預測
你的問題的設計點就是錯誤的，隨機過程是不可控的，但股價是可控的，但決定股價上漲和上漲幅度以及下跌的因素太多了，而且很多都是你不知道的，所以股價才在你的眼裡是不可預測的！
❼ 隨機過程及應用
在概率論概念中，隨機過程是隨機變數的集合。若一隨機系統的樣本點是隨機函數，則稱此函數為樣本函數，這一隨機系統全部樣本函數的集合是一個隨機過程。實際應用中，樣本函數的一般定義在時間域或者空間域。隨機過程的實例如股票和匯率的波動、語音信號、視頻信號、體溫的變化，反對法隨機運動如布朗運動、隨機徘徊等等。
設為一概率空間，另設集合T為一指標集合。如果對於所有，均有一隨機變數定義於概率空間，則集合為一隨機過程。
通常，指標集合T代表時間，以實數或整數表示。以實數形式表示時，隨機過程稱為連續隨機過程；以整數表示時，則為離散隨機過程。隨機過程中的參數只為分辨同類隨機過程中的不同實例，如上文下理不構成誤會，通常略去。例如表達單次元布朗運動時，常以表達，但若考慮兩同時進行布朗運動的粒子，則會分別以和（或作和）表示。
歷史
為了了解金融市場和研究布朗運動，在19世紀後期人們開始研究隨機過程。第一個用數學語言描述布朗運動的是數學家Thorvald N. Thiele。 他在1880年發表了第一篇關於布朗運動的文章。隨後，在1900年， Louis Bachelier的博士論文「投機理論」 提出了股票和期權市場的隨機分析。阿爾伯特·愛因斯坦（在他1905年的一篇論文中）和瑪麗安·一維Smoluchowski（1906年）從物理界的角度出發，把它作為了一種間接證明了原子和分子的存在。他們所描述的布朗運動方程在1908年被讓·佩蘭核實。
從愛因斯坦的文章的摘錄描述了隨機模型的基本原理：
"它必須明確假定每個單個顆粒執行的運動是獨立於所有其他的粒子的運動;它也將被認為是1的動作和相同的顆粒在不同的時間間隔是獨立的過程，只要這些的時間間隔不是非常小"
"我們引入一時間間隔蛋白考慮，相對來說這是非常小的，但是我們可觀察到的時間間隔，仍然過大，在兩個連續時間間隔蛋白，由粒子所執行的動作可以被認為是作為彼此獨立的事件"。
❽ 如何理解隨機過程的概念呢
在概率論概念中，隨機過程是隨機函數的集合。若一隨機系統的樣本點是隨機函數，則稱此函數為樣本函數，這一隨機系統全部樣本函數的集合是一個隨機過程。實際應用中，樣本函數的一般定義在時間域或者空間域。隨機過程的實例如股票和匯率的波動、語音信號、視頻信號、體溫的變化，隨機運動如布朗運動、隨機徘徊等等。
❾ 請問股票價格的確定有沒有合適的模型，比如隨機過程或者其他，最好不用CAPM，論文急用，謝謝
紅利資本化模型， 股利貼現模型。通過股利貼現計算現在的現值。這個用的最多的模型
❿ 什麼是產定價理論、投資組合理論、布朗維納隨機過程
1.投資組合，是指投資者將投資資金按照一定比例已組合投資的形式投資在不同的資產上。而投資組合理論，是討論由多項資產構成的資產組合作為一個整體的風險與收益關系，以及投資者如何合理的選擇自己的最佳投資組合等問題。
2.資本資產定價模型，全稱 Capital asset pricing model
風險越高 投資者所要求的預期收益就越高 這樣才能彌補他所承受的高風險。
這個模型 風險資產的收益率＝無風險資產的收益率＋風險溢價 風險溢價＝（市場整體收益率－無風險資產收益率）*（一個系數） 一般用希臘字母β表示
風險不是資產，資產是能帶來收益的。
我用股市來說明吧 個股的合理回報率＝無風險回報率＋β*（整體股市回報率－無風險回報率（可以用國債收益率衡量））
β＝1時， 代表該個股的系統風險＝大盤整體系統風險，
β>1 時 代表該個股的系統風險高於大盤 一般是易受經濟周期影響 例如 地產股 和耐用消費品股。這種一般稱為景氣循環股（cyclicals）
β<1時 代表該個股風險低於大盤 一般不易受經濟周期影響 例如食品零售業 和 公共事業股。 這種一般成為 防禦類股（defensive stocks）
系統風險越高 也就是易受經濟周期影響 投資者就需要較高的回報率抵補他承受的高風險。
我理解的是 資產的價值是由它未來產生的現金流決定的，對於像股票這樣的資本資產，它的價值就是由它未來產生的收益決定的，所以收益率是最關鍵的。收益率決定了資本資產的定價。所以稱為資本資產定價模型。
3.布朗維納隨即過程，布朗指布朗運動，是微小粒子表現出的無規則運動。現在把定義在連續函數空間的一種描述布朗運動的測度稱為維納測度，相應的隨機過程稱為維納過程。