Informationen zu den Modulen
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Modul (6 Credits)
Stochastic Simulation
- Name im Diploma Supplement
- Stochastic Simulation
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 60 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 60 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 60 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
Die Studierenden
- besitzen einen umfassenden Überblick über Monte Carlo Methoden
- kennen die zugrundeliegenden Algorithmen zur Simulation von geeigneten Zufallszahlen und Zufallsprozessen
- können Monte Carlo Methoden für ökonomische Analysen anwenden
- sind in der Lage eigenständig und mit Hilfe statistischer Software Simulationsstudien durchzuführen
- können selbständig ausgewählte Übungsaufgaben bearbeiten
- Praxisrelevanz
Simulationsstudien und Monte Carlo Verfahren sind unerlässlich, sobald analytische Schätzverfahren unmöglich oder zu kompliziert sind.
- Prüfungsmodalitäten
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer mündlichen Prüfung (in der Regel: 20-40 Minuten).
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
Vorlesung (3 Credits)
Stochastic Simulation
- Name im Diploma Supplement
- Stochastic Simulation
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- englisch
- Turnus
- unregelmäßig
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- empfohlenes Vorwissen
Grundlegende Kenntnisse der Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematischen Statistik sowie erste statistische Programmiererfahrungen sind wünschenswert.
- Abstract
Vermittlung von Theorie und praktischer Durchführung von Simulationsstudien, welche statistische Berechnungen erheblich vereinfachen können.
- Lehrinhalte
- Einführung in die Monte Carlo Methode
- Erzeugung von Pseudozufallszahlen
- Varianzreduktion
- Rare-Event Simulation
- Effiziente Simulation von Stochastischen Prozessen
- Markov Chain Monte Carlo Methoden
- Anwendungen
- Literaturangaben
Asmussen, Glynn (2007): Stochastic Analysis. Springer, 1st ed
- didaktisches Konzept
Die Veranstaltung ist als Vorlesung konzipiert, die jedoch durch vielfältige, sachorientierte Diskussionen ihren Frontalcharakter weitestgehend verliert. Dazu R-Illustrationen, gemeinsames Programmieren der statistischen Konzepte, Übungsaufgaben.
- Hörerschaft
Übung (3 Credits)
Stochastic Simulation
- Name im Diploma Supplement
- Stochastic Simulation
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- englisch
- Turnus
- unregelmäßig
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- empfohlenes Vorwissen
Siehe Vorlesung.
- Lehrinhalte
Siehe Vorlesung.
- Literaturangaben
Siehe Vorlesung.
- didaktisches Konzept
Bearbeitung von theoretischen und praktischen Übungsaufgaben – letztere mit Hilfe statistischer Software.
- Hörerschaft