爱丁堡大学的离散时间金融学课程旨在探讨金融领域中的离散时间建模和分析方法。该课程涵盖了金融市场中许多重要的概念和技术，如期权定价、金融衍生品、风险管理等，同时也将重点放在离散时间框架下的建模和分析上。
以下是该课程的主要内容和特点：
离散时间模型：课程将介绍离散时间模型的基础知识，包括离散时间下的金融资产定价、投资组合管理等方面。学生将学习如何在离散时间框架下建立模型，以解决金融领域的问题。
金融衍生品：学生将研究金融衍生品的基本概念和特性，包括期货、期权、互换等。课程将重点介绍离散时间下的金融衍生品定价和交易策略。
风险管理：课程将探讨离散时间框架下的风险管理方法，包括价值-at-Risk (VaR)、条件风险等。学生将学习如何使用离散时间模型对金融风险进行量化和管理。
实践应用：除了理论知识外，课程还将提供大量的实践案例和应用。学生将有机会通过实践项目和案例分析，应用所学知识解决实际的金融问题。
总体而言，离散时间金融学课程将为学生提供深入的离散时间建模和分析技能，可以帮助学生理解金融市场中复杂的金融产品和交易策略。通过该课程，学生将能够在离散时间框架下进行有效的金融建模和风险管理，为其未来在金融领域的职业发展奠定坚实的基础。
Ntroduction to background probability theory. 背景概率论简介
Conditional expectation. 条件期望
Discrete-time martingales, sub- and supermartingales. 离散时间鞅、次鞅和超鞅
Stopping Times, Optional Stopping Theorem, Snell Envelopes. 停时、可选停时定理、Snell 包络
Arbitrage and martingales, risk neutral measures. 套利和鞅，风险中性测度
Complete markets and discrete option pricing. 完全市场和离散期权定价
The binary tree model of Cox, Ross and Rubinstein for European and American option pricing. Cox、Ross 和 Rubinstein 的二叉树模型用于欧式和美式期权定价
Dividends in the binomial models. 二叉模型中的红利
总学时： 100 ( 课时 18， 研讨会/辅导课时 4， 课程层面的学与教时数 2， 定向学习和独立学习时间 76 )
考核形式：
考试 95%
课程作业 5%
将有 5 个作业（满分 10 个），每个作业占课程的 1%（作业将被标记并返回给学生）
DR.D留学生辅导机构作为一家专注于留学生学业发展的领先机构，我们引以为傲地推出了专业的爱丁堡大学离散时间金融学课程辅导服务。我们的课程涵盖了爱丁堡大学计算数学金融专业的核心模块和选修课程，旨在帮助学生全面掌握所需的专业知识和技能，为未来职业生涯的成功打下坚实基础。
专业导师团队： 我们拥有经验丰富的导师团队，精通爱丁堡大学计算数学金融专业，能够为学生提供个性化的辅导和指导。
系统化教学： 我们的课程内容经过精心设计，结合了理论知识和实践案例，确保学生在学习过程中获得全面的知识体系。
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