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

• BWL-EaF-Ma-2015 > Wahlpflichtbereich > (1.-3. Fachsemester, Wahlpflicht) Modul "Stochastic Simulation"
• ECMX-Ma-2019 > Wahlpflichtbereich > ME7 Econometric Methods > (1.-3. Fachsemester, Wahlpflicht) Modul "Stochastic Simulation"
• VWL-Ma-2009-V2013 > Wahlpflichtbereich I > (1.-3. Fachsemester, Wahlpflicht) Modul "Stochastic Simulation"