401-4657-00L Numerical Analysis of Stochastic Ordinary Differential Equations
Semester | Herbstsemester 2020 |
Dozierende | D. Salimova |
Periodizität | jährlich wiederkehrende Veranstaltung |
Lehrsprache | Englisch |
Kommentar | Alternative course title: "Computational Methods for Quantitative Finance: Monte Carlo and Sampling Methods" |
Lehrveranstaltungen
Nummer | Titel | Umfang | Dozierende | |||||||
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401-4657-00 V | Numerical Analysis of Stochastic ODEs (Comp. Meth. Quant. Fin.: Monte Carlo and Sampling Methods) The lecturers will communicate the exact lesson times of ONLINE courses | 3 Std. |
| D. Salimova | ||||||
401-4657-00 U | Numerical Analysis of Stochastic ODEs (Comp. Meth. Quant. Fin.: Monte Carlo and Sampling Methods) Gruppeneinteilung erfolgt über myStudies. Responsible lecturer: Dr. D. Salimova The lecturers will communicate the exact lesson times of ONLINE courses. | 1 Std. |
| D. Salimova |
Katalogdaten
Kurzbeschreibung | Course on numerical approximations of stochastic ordinary differential equations driven by Wiener processes. These equations have several applications, for example in financial option valuation. This course also contains an introduction to random number generation and Monte Carlo methods for random variables. |
Lernziel | The aim of this course is to enable the students to carry out simulations and their mathematical convergence analysis for stochastic models originating from applications such as mathematical finance. For this the course teaches a decent knowledge of the different numerical methods, their underlying ideas, convergence properties and implementation issues. |
Inhalt | Generation of random numbers Monte Carlo methods for the numerical integration of random variables Stochastic processes and Brownian motion Stochastic ordinary differential equations (SODEs) Numerical approximations of SODEs Applications to computational finance: Option valuation |
Skript | There will be English, typed lecture notes for registered participants in the course. |
Literatur | P. Glassermann: Monte Carlo Methods in Financial Engineering. Springer-Verlag, New York, 2004. P. E. Kloeden and E. Platen: Numerical Solution of Stochastic Differential Equations. Springer-Verlag, Berlin, 1992. |
Voraussetzungen / Besonderes | Prerequisites: Mandatory: Probability and measure theory, basic numerical analysis and basics of MATLAB programming. a) mandatory courses: Elementary Probability, Probability Theory I. b) recommended courses: Stochastic Processes. Start of lectures: Wednesday, September 16, 2020. |
Leistungskontrolle
Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird) | |
Leistungskontrolle als Semesterkurs | |
ECTS Kreditpunkte | 6 KP |
Prüfende | D. Salimova |
Form | Semesterendprüfung |
Prüfungssprache | Englisch |
Repetition | Es wird ein Repetitionstermin in den ersten zwei Wochen des unmittelbar nachfolgenden Semesters angeboten. |
Zusatzinformation zum Prüfungsmodus | Learning tasks: Meaningful solutions to 70% of the weekly homework assignments can count as bonus of up to +0.25 of final grade. End-of-Semester examination will be *closed book*, 2hr in class, and will involve theoretical as well as MATLAB programming problems. Examination will take place on ETH-workstations running MATLAB. Own computer will NOT be allowed for the examination. |
Digitale Prüfung | Die Prüfung findet auf Geräten statt, die von der ETH Zürich zur Verfügung gestellt werden. |
Lernmaterialien
Hauptlink | Information |
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt. |
Gruppen
401-4657-00 U | Numerical Analysis of Stochastic ODEs (Comp. Meth. Quant. Fin.: Monte Carlo and Sampling Methods) | ||||||
Gruppen | G-ON 01 |
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G-01 |
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Einschränkungen
Vorrang | Die Belegung der Lerneinheit ist nur durch die primäre Zielgruppe möglich |
Primäre Zielgruppe | Doktorat Architektur (064000)
Doktorat Architektur (064002) Doktorat Bauingenieurwissenschaften (114102) Doktorat Umweltingenieurwissenschaften (114202) Doktorat Geomatik (114302) Doktorat Maschinenbau und Verfahrenstechnik (164002) Doktorat Informationstechnologie & Elektrotechnik (239002) Doktorat Informationstechn. & Elektrotech. ETH-UZH (241000) Doktorat Informationstechn. & Elektrotech. UZH-ETH (241100) Informatik MSc (263000) Doktorat Informatik (264002) Doktorat Materialwissenschaft (339002) Doktorat Management, Technologie und Ökonomie (364002) Doktorat Gesundheitswissenschaften und Technologie (389000) Doktorat Lebensmittelwissenschaften (389100) Doktorat Gesundheitswiss. und Technologie ETH-UZH (390000) Doktorat Gesundheitswiss. und Technologie UZH-ETH (390100) Mathematik BSc (404000) ab Semester 05 Rechnergestützte Wissenschaften BSc (406000) ab Semester 05 Quantitative Finance MSc (435000) Mathematik MSc (437000) Angewandte Mathematik MSc (437100) Rechnergestützte Wissenschaften MSc (438000) Doktorat Mathematik (439002) Doktorat Physik (464002) Doktorat Chemie (539002) Doktorat Chemieingenieurwissenschaften (539102) Doktorat Interdisziplinäre Naturwissenschaften (539202) Doktorat Pharmazeutische Wissenschaften (539302) Doktorat Biologie (564002) Doktorat Biologie ETH-UZH (565000) Doktorat Biosysteme (639000) Doktorat Erd- und Planetenwissenschaften (664002) Doktorat EAPS ETH-UZH (665000) Doktorat EAPS UZH-ETH (665100) Doktorat Umweltnaturwissenschaften (739002) Doktorat Agrarwissenschaften (739102) Doktorat Geistes-, Sozial- & Staatswissenschaften (864002) |