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Computational Finance I (Numerische Finanzmathematik) - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Veranstaltungsnummer 201MAT044000
Semester SoSe 2020 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen 20 Max. Teilnehmer/-innen 40
Belegung Diese Veranstaltung ist nicht belegpflichtig!
Sprache englisch
Hyperlink https://moodle.uni-wuppertal.de/course/view.php?id=20562
Termine Gruppe: iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Mo. 16:00 bis 18:00 woch 20.04.2020 bis 20.07.2020  Gebäude G - G.14.34 Lehrperson: Teng
Günther
  20
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Mo. 10:00 bis 17:00 Einzel am 28.09.2020 Gebäude G - G.13.18     7
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Di. 10:00 bis 12:00 woch 21.04.2020 bis 14.07.2020  Gebäude G - G.13.18 Lehrperson: Teng   20
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Di. 10:00 bis 17:00 Einzel am 29.09.2020 Gebäude G - G.13.18     7
Gruppe :
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Teng, Long, Dr. verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Prüfungsversion Semester
Master an Universitäten Computer Simu. in Science 20071 -
Bachelor an Universitäten Mathematik 20091 -
Bachelor an Universitäten Wirtschaftsmathematik 20091 -
Bachelor an Universitäten Wirtschaftsmathematik 20061 -
Master an Universitäten Wirtschaftsmathematik 20061 -
Master an Universitäten Mathematik 20061 -
Master an Universitäten Mathematik 20091 -
Master an Universitäten Computer Simu. in Science 2004 -
Abschl.ausserh. d. BRD Computer Simu. in Science 2004 -
Zuordnung zu Einrichtungen
Mathematik
Inhalt
Kommentar

Finanzderivate sind in den letzten Jahren zu einem unentbehrlichen Werkzeug in der Finanzwelt zur Kontrolle und Absicherung von Risiken geworden. Das herausfordernde Problem ist die "faire" Bewertung der Finanzinstrumente, die auf modernen mathematischen Methoden basiert. Die Grundlage für die Bewertung einfacher Modelle ist die Black-Scholes-Gleichung, die eine geschlossene Lösungsformel besitzt. Für komplexere Modelle existieren jedoch keine geschlossenen Formeln mehr, und die Modellgleichungen müssen numerisch gelöst werden. Beide Problemstellungen, die mathematische Modellierung und die numerische Simulation von Finanzderivaten, werden in dieser Vorlesung ausführlich behandelt. Dabei soll ein Bogen von der Modellierung über die Analyse bis zur Simulation realistischer Finanzprodukte geschlagen werden. Wir beschränken uns überwiegend auf zeitkontinuierliche (also nicht zeitdiskrete) Modelle, welche durch stochastische bzw. partielle Differentialgleichungen beschrieben werden können.
Für die Bewertung von Finanzderivaten können grob drei Klassen von Methoden unterschieden werden: Binomialmethoden, Monte-Carlo-Simulationen sowie Verfahren zur Lösung partieller Differentialgleichungen und freier Randwertprobleme. Wir erläutern diese Techniken ausführlich und erarbeiten uns deren algorithmische Umsetzung mittels Matlab-Programmen in einem begleitenden Praktikum.

Die Vorlesung wird von Dr. Long Teng gehalten.

Literatur

Michael Günther und Ansgar Jüngel: Finanzderivate mit Matlab. Mathematische Modellierung und Numerische Simulation. Vieweg-Verlag, Wiesbaden, 2003.

Rüdiger Seydel: Tools for Computational Finance. (Fourth Edition) Springer, Berlin, 2009

Weiterführende Literatur wird in der Vorlesung bekanntgegeben.

Bemerkung

Übungen und Rechnerpraktika werden in die Vorlesung integriert. Die Vorlesung deckt die Module SKap.NAaA und SKap.WM des Masterstudiengangs Mathematik ab (Fachrichtung Numerical Analysis and Algorithms sowie Wirtschaftsmathematik). Aufbauend auf dieser Veranstaltung können Diplom- bzw. Masterarbeiten vergeben werden, gerne auch in Zusammenarbeit mit Banken.

 

Voraussetzungen

Analysis I-II, Lineare Algebra I-II, Einführung in die Numerische Mathematik.

Zielgruppe

Die Veranstaltung richtet sich an Studierende des Diplomstudiengangs Mathematik, Lehramtskandidaten SII, Bachelor/Master Studenten IT (Studienrichtung Computing) sowie insbesondere Master-Studenten der Wirschaftsmathematik. Die Veranstaltung kann als Wahlpflichtfach/-modul Mathematik bzw. im Bereich Numerische Mathematik von Studierenden der obigen Studiengänge belegt werden.


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 3 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2020 gefunden:

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