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Semester: SS 2024 

Computational Finance (V:CompFin) (060680)

Dozent/in
Prof. Dr. Mathias Vetter

Angaben
Vorlesung, 4 SWS
Praesenzveranstaltung, Unterrichtssprache Englisch, Für Studierende der Mathematik finden mündliche Prüfungen statt!
Zeit und Ort: Di 10:15 - 11:45, HHP6 - R.EG.024 (außer Di 21.5.2024); Do 8:15 - 9:45, HHP6 - R.EG.024 (außer Do 23.5.2024)
vom 16.4.2024 bis zum 11.7.2024
1. Prüfungstermin (Klausur am Ende der Vorlesungszeit eines Semesters): 23.7.2024, 9:30 - 12:15 Uhr, Raum LMS6 - R.10 Steinitz-Hörsaal
2. Prüfungstermin (Klausur zu Beginn der Vorlesungszeit des Folgesemesters): 15.10.2024, 9:30 - 12:15 Uhr, Raum LMS6 - R.10 Steinitz-Hörsaal

Studienfächer / Studienrichtungen
PFL FinMath-MSc 2

Voraussetzungen / Organisatorisches
Mathematical Finance
Modultitel:
Computational Finance
Modulhandbuch:
https://www.math.uni-kiel.de/de/studium_und_lehre/studienverlauf-module
Module alphabetisch:
http://www.math.uni-kiel.de/go/module
Modulcode: math-compfin:
https://www.math.uni-kiel.de/de/studium_und_lehre/studienverlauf-module/module/math-compfin.pdf
Modulcode: mathCompfinQF-01a:
https://www.math.uni-kiel.de/de/studium_und_lehre/studienverlauf-module/module/mathCompfinQF-01a.pdf
Zielgruppe:
1-Fach-Master, Mathematik (Wahlbereich)
2-Fächer-Master, Mathematik (Wahlbereich)
1-Fach-Master, Finanzmathematik (Pflichtmodul)
Link auf Internetseite zu OpenOLAT:
https://lms.uni-kiel.de/url/RepositoryEntry/5468684507

Inhalt
Contents:
This course is an introduction to numerical methods for problems in mathematical finance like valuation of European and American options, hedging and model calibration. The presented tools include binomal trees, Ito; calculus, integral transform approaches, Monte-Carlo methods and numerical methods for the solution of partial differential equations. All techniques will be implemented using Python.

Inhalt:
Die Vorlesung führt in die numerische Behandlung finanzmathematischer Fragestellungen wie Bewertung europäischer und amerikanischer Optionen, Hedging und Modellkallibrierung ein. Diese werden mit Binomialbäumen, dem Ito-Kalkül, Integraltransformationen, Monte-Carlo-Methoden sowie numerische Methoden zum Lösen partieller Differentialgleichungen bearbeitet. Die Verfahren werden mit Hilfe des Programmpaket Python umgesetzt.

Empfohlene Literatur
Seydel: Tools for Computational Finance, Springer
Glasserman: Monte Carlo Methods in Financial Engineering, Springer

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 60

Zugeordnete Lehrveranstaltungen
UE: Übung zu Computational Finance
Dozent/in: Prof. Dr. Mathias Vetter
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