Bitte beachten Sie, dass im Modul " Statistical Methods in Risk Management [WW4STAT2]"zusätzlich die Lehrveranstaltung "Statistics and Econometrics in Business and Economics [2521325/2521326]" angeboten wird.
Die Lehrveranstaltung hat 2/2 SWS und es werden 4,5 Credits vergeben. Die Lehrveranstaltung wird nur im Wintersemester gelesen und wird in deutscher Sprache gehalten.
Erfolgskontrolle:
Die Erfolgskontrolle erfolgt in Form einer schriftlichen Prüfung (Klausur) im Umfang von 30 min. (nach §4 (2), 1 SPO) und einer mündlichen Prüfung im Umfang von 20 min. (nach §4 (2), 2 SPO). Die Erfolgskontrolle findet zu Beginn der vorlesungsfreien Zeit des Wintersemesters (oder nach Absprache) statt.
Die Prüfung wird in jedem Wintersemester angeboten und kann zu jedem ordentlichen Prüfungstermin wiederholt werden.
Bedingungen:
Es werden Grundkenntnisse in Statistik vorausgesetzt.
Empfehlungen:
Keine
Lernziele:
Statistisch sauberer Umgang mit Finanzmarktdaten, insbesondere in Zeitreihenform.
Bewertung verschiedener Zeitreihenmodelle in ihrem Anwendungsspektrum.
Inhalt:
Die Vorlesung behandelt die wesentlichen statistisch/mathematischen Techniken, die notwendig sind, um Finanzmarktdaten analysieren und bewerten zu können
- Deskriptive statistische Analysen
- Zeitreihenmodelle (ARIMA, ARCH, GARCH etc.), Schätzen von Parametern und Testen von Zeitreihenmodellen
- Stochastische Prozesse (Binomial-, Wienerprozesse etc.), Stochastische Integrale und Differentialgleichungen
- Anwendungen bei Optionsmodellen
Eine kurze Einführung in das Programmpaket SAS allgemein und speziell in die SAS Verfahren der Zeitreihenanalyse wird gegeben.
Medien:
Vorlesungsfolien
Literatur:
z.B.
- Franke/Härdle/Hafner : Einführung in die Statistik der Finanzmärkte.
- Ruppert: Statistics and Finance
- Cochran J.H. : Time Series for Macroeconomics and Finance
Weitere spezielle Literatur wird zu den einzelnen Themen angegeben
Anmerkungen:
Anmeldungen vorab per e-mail an theda.schmidt@kit.edu erbeten.
Beginn: Wird noch bekannt gegeben.
Für weitere Informationen: http://statistik.econ.kit.edu/