mat826 - Finanzstatistik (Vollständige Modulbeschreibung)

mat826 - Finanzstatistik (Vollständige Modulbeschreibung)

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Modulbezeichnung Finanzstatistik
Modulkürzel mat826
Kreditpunkte 6.0 KP
Workload 180 h
Einrichtungsverzeichnis Institut für Mathematik
Verwendbarkeit des Moduls
  • Master Mathematik (Master) > Mastermodule
Zuständige Personen
  • Christiansen, Marcus (Modulverantwortung)
  • May, Angelika (Modulverantwortung)
  • Ruckdeschel, Peter (Modulverantwortung)
Teilnahmevoraussetzungen
Kompetenzziele
  • Systematische Vertiefung und Erweiterung der im Bachelorstudium erlangten Kenntnisse und Fähigkeiten zur Mathematik
  • Vernetzung des eigenen mathematischen Wissens durch Herstellung auch inhaltlich komplexer Bezüge zwischen den verschiedenen Bereichen der Mathematik
  • Kennenlernen vertiefter Anwendungen der Mathematik, auch exemplarisch mit Projektcharakter
  • Beherrschen wichtiger Verfahren und Algorithmen
  • Erwerb direkt berufsbezogener inhaltlicher und prozessorientierter Kompetenzen
  • Die Studierenden lernen Zeitreihenmodelle kennen, wenden diese auf Finanzdaten an und können verschiedenen Risiken statistisch modellieren und quantifizieren.
  • Querverbindungen: mat810, mat820, mat839, mat843
     

digitale Souveränität
  • reflektierter Einsatz digitaler Werkzeuge bei:
    • Präsentation in Übungen
    • bei der Lösung von Übungsaufgaben,      
  • alltäglicher Umgang mit
    • digitalen Kommunikationswerkzeugen (Mail, BBB, ...)
    • Web als Datenquelle:
      Recherche und Bezug von realen Finanzdaten    
      Recherche und Bezug von R Ergänzungspaketen
    • Fragen der Abbildung unterschiedlicher Domänen in die digitale Welt: in Übungsaufgaben Umgang mit zeitindizierten Daten
      (Verschneidung, Plots, Zusammenführung, fehlende Werte)
                              
mathematikspezifische Aspekte von Digitalisierung
  • mathematiknahe Programmierung in R
  • Strategien für ein explizites Mitführen/Kontrollieren von Fehlern/Unsicherheit
  • stochastische Simulation
Modulinhalte
als Obermenge zu verstehen; Akzentuierung durch Dozent möglich
  • EDA (auch für Zeitreihen);
  • zeitdiskrete Modelle: CAPM; Irrfahrt;
  • Grundmodelle der Zeitreihenanalyse: ARMA und GARCH; Stationaritätstests
  • Berechnungsverfahren zu VaR: historische Simulation und Wurzel-T-Regel; Delta-Methode und VaR für Optionen mit glattem Payoff
  • Volatilitätsmessung; Volatilitätsrisiko;
  • Kreditrisiko; Rating
Literaturempfehlungen
Franke, J., Härdle, W., Hafner, C.M. Einführung in die Statistik der Finanzmärkte.
Alexander, C. Market models: a guide to financial data analysis, Wiley.
Albrecht, P, and Raimond M. Investment- und Risikomanagement.
Schäffer Poeschel. Hull. Risk Management and Financial Institutions, Wiley.
Ruppert, D. Statistics and finance: An introduction, Springer.
Ruppert, D. Statistics and data analysis for financial engineering, Springer.
Tukey, J.W. Exploratory data analysis.
Links
Unterrichtsprachen Deutsch, Englisch
Dauer in Semestern 1 Semester
Angebotsrhythmus Modul unregelmäßig
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Hinweise
Studienschwerpunkt: C
Modulart Wahlpflicht / Elective
Modullevel MM (Mastermodul / Master module)
Lehr-/Lernform Vorlesung + Übung
Vorkenntnisse Stochastik I, Statistik I, Grundlagen der Versicherungs- und Finanzmathematik
Lehrveranstaltungsform Kommentar SWS Angebotsrhythmus Workload Präsenz
Vorlesung 3 -- 42
Übung 1 -- 14
Präsenzzeit Modul insgesamt 56 h
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul
nach Ende der Vorlesungszeit
Klausur oder mündliche Prüfung oder Fachpraktische Übung (KMÜ)