Théorème de Girsanov: Simulation numérique des SDE

Cette séance de cours couvre le Théorème de Girsanov, des mesures absolument continues, et la simulation numérique des équations différentielles stochastiques (EPS). Il explique la motivation derrière le théorème de Girsanov, le théorème de Radon-Nikodym, la règle de Bayes et la propriété Martingale sous changement de mesure. La séance de cours se penche également sur l'application du théorème de Girsanov dans le contexte du modèle Black-Scholes, le changement équivalent de mesure, et la condition de Novikov. En outre, il examine les principes de Monte Carlo, les systèmes de discrétisation des EPS et les techniques de réduction de la variance.