312.170 (18W) Financial Data Analysis

Wintersemester 2018/19

Kein Anmeldezeitraum angegeben.

Erster Termin der LV
04.10.2018 12:15 - 13:45 HS 10 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch Financial Data Analysis
LV-Art Vorlesung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
Anmeldungen 3
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
LV-Beginn 04.10.2018

Zeit und Ort

Liste der Termine wird geladen...

LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

􏰀 The students should be able to analyse, whether a dataset of financial returns comes from Gaussian random variables.

The students should have a basic knowledge on risk measures.

The students should know the most common model used for financial time series.

􏰀 The students should understand several applications of extreme value theory in finance and insurance.

􏰀 The students should be able to work with multivariate models and how to deal with dependence.􏰀

The students should be able to fit a price process model to data.

The students should be able to simulate price processes and understand the basic concepts of Monte Carlo simulation.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Lecture with practical examples
Combination of slides and blackboard

Inhalt/e

􏰀 Return distribution
􏰀 Risk measures
 Financial time series
􏰀 Extreme value theory
􏰀 Multivariante models and dependence􏰀
Model calibration
Stochastic simulation methods

Erwartete Vorkenntnisse

Knowledge on stochastics and stochastic processes.

Literatur

A. J. McNeil, R. Frey, P. Embrechts.
Quantitative Risk Management.
Publisher: Princeton Series in Finance.

R. Carmona
Statistical Analysis of Financial Data in R.
Publisher: Springer.

P. Glassermann.
Monte Carlo Methods in Financial Engineering.
Publisher: Springer.

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Prüfungsmethode/n

There will be a final exam, presumably at the end of January.
The point scheme is as follows:
100-87 p. -> 1
86-75 p. -> 2
74-62 p. -> 3
61-50 p. -> 4
49-0 p. -> 5

Prüfungsinhalt/e

Everything that is covered in the lecture.
If additional reading is required for the lecture, this will be clearly announced in the lecture.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

The mark depends only on the number of points the student achieves at the final exam.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Doktoratsprogramm Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems (SKZ: ---, Version: 16W.1)
    • Fach: Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems (Pflichtfach)
      • Modeling-Analysis - Optimization of discrete, continuous and stochastic systems ( 0.0h XX / 0.0 ECTS)
        • 312.170 Financial Data Analysis (2.0h VO / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Mathematics (SKZ: 401, Version: 18W.1)
    • Fach: Applied Statistics (Wahlfach)
      • 5.3 Financial Data Analysis ( 2.0h VO / 4.0 ECTS)
        • 312.170 Financial Data Analysis (2.0h VO / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Mathematics (SKZ: 401, Version: 18W.1)
    • Fach: Applied Mathematics (Wahlfach)
      • Lehrveranstaltungen aus den Vertiefungsfächern ( 0.0h XX / 12.0 ECTS)
        • 312.170 Financial Data Analysis (2.0h VO / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Technische Mathematik (SKZ: 401, Version: 13W.1)
    • Fach: Statistik (Pflichtfach)
      • Finanzstatistik ( 3.0h VU / 5.0 ECTS)
        • 312.170 Financial Data Analysis (2.0h VO / 4.0 ECTS)
  • Doktoratsstudium Doktoratsstudium der Technischen Wissenschaften (SKZ: 786, Version: 12W.4)
    • Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (Pflichtfach)
      • Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums ( 16.0h XX / 32.0 ECTS)
        • 312.170 Financial Data Analysis (2.0h VO / 4.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Diese Lehrveranstaltung ist keiner Kette zugeordnet