《隨機(jī)過程及其應(yīng)用》分為7章，依次為概率理論基礎(chǔ)、隨機(jī)過程的基本概念、Poisson過程、離散時(shí)間Markov鏈、隨機(jī)分析、Brown運(yùn)動(dòng)以及連續(xù)時(shí)間Markov鏈等。對(duì)隨機(jī)過程的基本概念與核心內(nèi)容的講述力求做到循序漸進(jìn)、由淺入深、敘述嚴(yán)謹(jǐn)。對(duì)于復(fù)雜的理論．通過典型的例子進(jìn)行通俗的解釋，便于學(xué)生能加形象地理解隨機(jī)過程的基本理論。
《隨機(jī)過程及其應(yīng)用》可作為高等學(xué)校工科類、管理類、數(shù)學(xué)類以及統(tǒng)計(jì)類專業(yè)高年級(jí)本科生、研究生相關(guān)課程教材，亦可供從事隨機(jī)微分方程、隨機(jī)分析以及金融衍生產(chǎn)品定價(jià)研究的科研人員參考。
第1章 概率理論基礎(chǔ)
1．1 隨機(jī)事件及其概率
1．2 隨機(jī)變量及其分布
1．3 多維隨機(jī)變量及其分布
1．4 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
1．5 條件期望
第2章 隨機(jī)過程的基本概念
2．1 隨機(jī)過程的定義
2．2 有限維分布與kolmogorov定理
2．3 隨機(jī)過程的基本類型
2．4 平穩(wěn)增量過程和獨(dú)立增量過程
課后習(xí)題
第3章 Poisson過程
3．1 Poisson過程
3．2 與Poisson過程相聯(lián)系的若干分布
3．3 Poisson過程的推廣
課后習(xí)題
第4章 離散時(shí)間Markov鏈
4．1 基本概念
4．2 狀態(tài)的分類及性質(zhì)
4．3 閉集與狀態(tài)空間的分解
4．4 極限定理與平穩(wěn)分布
課后習(xí)題
第5章 隨機(jī)分析
5．1 均方收斂
5．2 均方連續(xù)性
5．3 均方導(dǎo)數(shù)
5．4 均方積分
5．5 寬平穩(wěn)過程的遍歷性
課后習(xí)題
第6章 Brown運(yùn)動(dòng)
6．1 Brown運(yùn)動(dòng)的定義
6．2 Brown運(yùn)動(dòng)的二次變差
6．3 幾何Brown運(yùn)動(dòng)
6．4 Brown運(yùn)動(dòng)的最值變量
6．5 Brown運(yùn)動(dòng)的最值變量（續(xù)）
6．6 BrOWn運(yùn)動(dòng)的的幾種變化
課后習(xí)題
第7章 連續(xù)時(shí)間Markov鏈
7．1 連續(xù)時(shí)間Markov鏈的基本概念
7．2 極限定理和Klomogorov方程
7．3 生滅過程
課后習(xí)題
課后習(xí)題參考答案
參考文獻(xiàn)
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