[求助]关于随机源之间的关系

以下是引用ihs在2008-7-22 20:31:00的发言：

i did not check books

直观的说，每个dw(t)都是正态分布N（0，t）

 你疑惑的那个等式，两边求variation，

左边是t，右边也是t

 两边同时求mean，两边都是0

  根据w（t)，dw（t）的定义，正确

definition: every increment is a normal N(0,t)

您是金融界的牛人，还是拿什么全奖的。金融我还没有入门呢，能查到书我已经很高兴了。不过总觉得您是答非所问，呵呵。不要生气，我还是谢谢您的解答。

[此贴子已经被作者于2008-7-23 10:34:26编辑过]

[此贴子已经被作者于2008-7-23 10:40:54编辑过]

以下是引用根筋在2008-7-23 10:31:00的发言：

您是金融界的牛人，还是拿什么全奖的。金融我还没有入门呢，能查到书我已经很高兴了。不过总觉得您是答非所问，呵呵。不要生气，我还是谢谢您的解答。

如果你要讽刺设么，那么只能怪你自己没法理解定义

brownian motion的定义还记得么？

我说没查书，就是不知道你要问社么，，，，突然出来一个w3

没看书，就是自己想的，我那样解释有社么错，请指教

设么都看书，你还有脑子么

如果有书在手里，你可以问我任何问题，随机数学的，

只要书上有的，我就会，呵呵

  你如果连书都看不懂，，，还搞社么呢

  

以下是引用根筋在2008-7-23 10:21:00的发言：

您这里的回答有点接近我的问题了，但还是没有说出W_3是怎么得出的

你都没问清楚，我哪里会知道？

我看看等式，解释了一遍，觉得成立的

就是用定义

[此贴子已经被作者于2008-7-23 13:51:12编辑过]

呵呵

Actually, it is not necessary Cholesky.

When we try to generate Brownian motions that are correlated, we can use that formula.

Suppose you have 2 independent Brownian motions W1 and W2, we construct that

W3=p W1 + sqrt(1-p^2) W2; then Cov ( W1 , W3 )=p.

Any application ?

Of courses, you can model “CMS10Y – CMS2Y range accrual”,  The correlation is p between cms10 and cms2