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Titel (englisch)

Pflicht/Wahl

Erklärung

CP

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Turnus

Dauer

Form

Prüfung

Anforderungen

Lernziele

Die Studierenden

• kennen Gegenstands- und Anwendungsbereiche von Computational Finance;
• beherrschen die Programmiersprache Matlab;
• verstehen das Konzept der historischen Simulation und deren Erweiterungen;
• sind in der Lage, Kapitalanlagestrategien mittels historischer Simulation und Matlab zu evaluieren;
• kennen grundlegende Konzepte der Monte-Carlo Simulation;
• können mittels Monte-Carlo Simulation und Matlab Kapitalanlagestrategien evaluieren;
• können mittels Monte-Carlo Simulation und Matlab sowohl einfache als auch exotische Finanzoptionen bewerten;
• besitzen grundlegende Fertigkeiten, auch andere Aufgabenstellungen des CF mittels Matlab zu modellieren und zu lösen.

Lerninhalte

I. Einführung Matlab

• Matlab-Programmiersystem
• Programmierkonzepte
• Datenimport und –export
• Grafik und Datenbanken

II. Historische Simulation

• Konzept der historischen Simulation
• Beispiel: Evaluation von Verfahren der Portfolio Insurance mittels historischer Simulation
• Erweiterungen der historischen Simulation: Bootstrapping und Zeitmatrizen

III. Monte-Carlo Simulationen

• Natürliche vs. Pseudo-Zufallszahlen
• Generierung von Zufallszahlen
• Stochastische Prozesse
• Beispiel: Evaluation von Verfahren der Portfolio Insurance mittels Monte-Carlo Simulation

IV. Simulationsbasierte Bewertung von Optionen

• Financial Options und Bewertungsansätze
• Bewertung mittels Monte-Carlo Simulation
• Bewertung von Plain-Vanilla-Optionen
• Bewertung exotischer Optionen

Quellen

• Poddig, Th.; Varmaz, A.; Fieberg, C.: Computational Finance: Eine Matlab, Octave und Freemat basierte Einführung, 1. Auflage, Bad Soden/Ts. (2015)
• Poddig, Th; Dichtl, H.; Petersmeier, K.: Statistik, Ökonometrie, Optimierung, 4. Auflage, Bad Soden/Ts. (2008)
• Poddig, Th.; Brinkmann, U.; Seiler, K.: Portfoliomanagement – Konzepte und Strategien, 2. Auflage, Bad Soden/Ts. (2009)

Sprache

Bemerkung

Zuletzt geändert