主要是作者近年來在資產定價與參數估計領域的研究成果。本書的編寫本著“以分形理論為基礎，以權證定價問題和金融隨機微分方程的參數估計問題為核心，以金融建模與統計推斷為方法，以服務於實踐為目標”的原則，深入淺出地介紹了分數布朗運動下股本權證的定價模型及定價模型的參數估計問題。
 
《當代中國管理科學優秀研究成果叢書：分數布朗運動下股本權證定價研究·模型與參數估計》的內容豐富了權證以及期權的定價理論，為定價模型的參數估計提供了理論方法。
　　
《當代中國管理科學優秀研究成果叢書：分數布朗運動下股本權證定價研究·模型與參數估計》可以作為金融工程、數理金融專業相關課程的教學用書和金融、保險、風險管理等學科領域的參考書，適合於金融工程及數理金融專業的教師和研究人員及相關專業的學生閱讀。

總序
序
前言

第1章 緒論
1．1 期權和期權市場
1．2 權證和權證市場
1．3 本書的研究內容、方法及意義
1．4 本書結構

第2章 權證定價與參數估計述評
2．1 權證的基礎知識
2．2 備兌權證定價模型回顧
2．3 股本權證定價模型回顧
2．4 期權定價的基本理論介紹
2．5 參數估計方法回顧
2．6 參數估計基本理論介紹
2．7 本章小結

第3章 風險偏好下股本權證的定價模型與演算法
3．1 權證定價存在的問題
3．2 分數布朗運動的介紹
3．3 風險偏好
3．4 定價模型
3．5 數值演算法與算例
3．6 本章小結

第4章 混合分數布朗運動下股本權證的定價模型
4．1 分數布朗運動下的金融市場
4．2 混合分數布朗運動
4．3 幾個重要結論
4．4 股本權證定價模型
4．5 數值演算法與算例
4．6 本章小結

第5章 分數Vasicek利率下股本權證定價模型
5．1 利率期限結構和隨機利率模型
5．2 股本權證定價模型
5．3 參數估計
5．4 應用研究
5．5 本章小結

第6章 赫斯特指數估計演算法的比較及其應用
6．1 長記憶時間序列介紹
6．2 估計演算法
6．3 基於蒙特卡羅模擬類比的演算法比較
6．4 實證分析及演算法應用
6．5 本章小結

第7章 混合分數布朗運動的參數估計
7．1 基於隨機逼近的極大似然估計
7．2 精確極大似然法
7．3 本章小結

第8章 帶漂移項分數布朗運動的參數估計
8．1 極大似然估計量
8．2 估計量的收斂性
8．3 數值模擬結果
8．4 本章小結

第9章 分數Ornstein-Uhlenbeck過程的參數估計
9．1 近似極大似然估計
9．2 精確極大似然估計
9．3 本章小結

第10章 結論與展望
10．1 結論
10．2 展望
參考文獻