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本書面向更廣泛的非數學專業學生，著重于對隨機過程的基本知識、方法和思想的詮釋，并注重在社會、經濟、管理以及生物等方向的實際應用，盡量回避測度論知識的嚴格證明。
全書共分為五個部分。第一部分(第1、2、3、5章)介紹隨機過程的預備知識；第二部分（第4章）介紹更新過程,這一內容在許多教材中都沒有單獨討論,考慮到它在人口理論和保險論中的應用,將其單獨作為一章講授；第三部分（第6、7、8章）分別介紹經典的鞅論、Brown運動與隨機積分；第四部分（第9、10章）介紹隨機過程在金融和保險精算中的應用；第五部分（第11章）則相對獨立，介紹Markov鏈Monte Carlo方法及其在貝葉斯估計中的簡單應用。書末附上了全部習題的詳細解答,供讀者參考。

張波 香港科技大學理學博士，現為中國人民大學應用統計中心專職研究員統計學院教授。主要研究方向為金融隨機分析、高頻金融數據分析及網絡數據分析。曾獲得教育部自然科學二等獎，擔任多個國內外學術期刊副主編（associate editor），主持完成多項國家自然科學基金項目，在專業學術期刊上發表論文百余篇。
商豪 中國人民大學經濟學博士，現任湖北工業大學理學院副教授，碩士生導師，主要研究方向為金融隨機分析。
鄧軍 對外經濟貿易大學金融學院金融工程系副教授、博導。獲得加拿大阿爾伯塔大學（University of Alberta）數理金融博士學位。研究領域涉資產定價、數字貨幣、信息經濟學、金融風險管理。主講課程包括應用隨機過程、隨機分析和連續時間金融、金融工程、金融數學、數值分析、金融風險管理等。擔任多本國際期刊審稿人。主持和參與多項國家自科項目和橫向課題。

第1章預備知識
11概率空間
12隨機變量與分布函數
13數字特征、矩母函數與特征函數
14收斂性
15獨立性與條件期望
習題

第2章隨機過程的基本概念和基本類型
21基本概念
22有限維分布與Kolmogorov定理
23隨機過程的基本類型
習題
第3章Poisson過程
31Poisson 過程
32與Poisson過程相聯系的若干分布
33Poisson過程的推廣
習題
第4章更新過程
41更新過程的定義及若干分布
42更新方程及其應用
43更新定理
44更新過程的推廣
習題
第5章Markov鏈
51基本概念
52狀態的分類及性質
53極限定理及平穩分布
54Markov鏈的應用
55連續時間Markov鏈
習題
第6章鞅
61基本概念
62鞅的停時定理及其應用
63一致可積性
64鞅收斂定理
65連續鞅
習題
第7章Brown運動
71基本概念與性質
72Gauss過程
73Brown運動的鞅性質
74Brown運動的Markov性
75Brown運動的最大值變量及反正弦律
76Brown運動的幾種變化
77高維Brown運動
習題
第8章隨機積分
81關于隨機游動的積分
82關于Brown運動的積分
83It積分過程
84It公式
習題
第9章隨機過程在金融中的應用
91金融市場的術語與基本假定
92BlackScholes模型
習題
第10章隨機過程在保險精算中的應用
101基本概念
102經典破產理論介紹
習題
第11章Markov鏈Monte Carlo方法
111計算積分的Monte Carlo方法
112Markov鏈Monte Carlo方法簡介
113MetropolisHastings算法
114Gibbs抽樣
115貝葉斯MCMC估計方法
習題
習題參考答案
參考文獻