Zur Seitennavigation oder mit Tastenkombination für den accesskey-Taste und Taste 1 
Zum Seiteninhalt oder mit Tastenkombination für den accesskey und Taste 2 
BUW Logo BUW Logo
BERGISCHE
UNIVERSITÄT
WUPPERTAL
Startseite    Anmelden    Semester:  SoSe 2020   (Für die Prüfungsanmeldung und das Semesterticket muss das Semester nicht umgestellt werden.)

Computational Finance I (Numerische Finanzmathematik) - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Veranstaltungsnummer 181MAT044000
Semester SoSe 2018 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen 20 Max. Teilnehmer/-innen 40
Belegung Diese Veranstaltung ist nicht belegpflichtig!
Sprache englisch
Termine Gruppe: iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Mo. 16:00 bis 18:00 woch 09.04.2018 bis 16.07.2018  Gebäude G - G.14.34 Lehrperson: Günther   20
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Do. 14:00 bis 16:00 woch 12.04.2018 bis 19.07.2018  Gebäude G - HS 06     20
Gruppe :
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Teng, Long, Dr. verantwortlich
Günther, Michael, Univ.- Prof. Dr., Dipl.-Math. Univ.-Prof. verantwortlich
Ehrhardt, Matthias, Prof. Dr. verantwortlich
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
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2018 , Aktuelles Semester: SoSe 2020

2007 WUSEL-Team Bergische Universität Wuppertal
Anzahl aktueller Nutzer/-innen auf qisapp01-p: 193