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Arbeitsgruppe Angewandte Mathematik / Numerische Analysis
Bergische Universität Wuppertal
Fakultät 04
Gaußstraße 20
D-42119 Wuppertal
Deutschland

Telefon: +49 202 439 5296
Fax: +49 202 439 5201
E-Mail: sek-amna{at}math.uni-wuppertal.de

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Computational Finance II

Lecture Details

Winter Term 2018/19

Organizer: Dr. Jan ter Maten
Dr. Long Teng
Type Lecture and Discuss exercises (4 SWS) The course comprises 4h lectures and discuss exercises per week. The course will be given in English language.
Target audience The lecture is dedicated to students within the courses: diploma mathematics, master mathematics, master business mathematics, teaching degree SII, bachelor/master IT (branch of study: computing). The lecture corresponds to the modules SKap.NAaA and SKap.WM within the master course mathematics (branch of study: Numerical Analysis and Algorithms or business mathematics). Die Veranstaltung richtet sich an Personen aus den Studiengängen: Diplom Mathematik, Master Mathematik, Master Wirtschaftsmathematik, Lehramts SII, Bachelor/Master IT (Fachrichtung Computing). Die Veranstaltung deckt die Module SKap.NAaA und SKap.WM im Master-Studiengang Mathematik (Fachrichtung Numerical Analysis and Algorithms oder Wirtschaftsmathematik) ab.
Prerequisite Analysis I-II, Lineare Algebra I-II, Introduction to Numerical Mathematics.
Credits 9 points
Abstract Financial derivatives have become an essential tool for the control and hedging of risks. The crucial problem consist in the determination of the fair price of a financial derivative, which is based on mathematical methods. Simple models apply the Black-Scholes equation, where an explicit formula of the corresponding solution exists. More complex models do not allow for an analytic solution. Thus numerical methods are required to solve the models. Both the mathematical modeling and the numerical simulation of financial derivatives is discussed in this lecture. We focus on time-continuous (not time-discrete) models given by stochastic differential equations or partial differential equations. A rough classification of the methods for the determination of the price of a financial derivative yields three types: binomial methods, Monte-Carlo simulations and techniques for partial differential equations possibly including free boundary conditions. We explain each type of method extensively. Corresponding algorithms are implemented in lab exercises using the software package MATLAB. Finanzderivate sind in den letzten Jahren zu einem unentbehrlichen Werkzeug in der Finanzwelt zur Kontrolle und Absicherung von Risiken geworden. Das herausfordernde Problem ist die "faire" Bewertung der Finanzinstrumente, die auf modernen mathematischen Methoden basiert. Die Grundlage für die Bewertung einfacher Modelle ist die Black-Scholes-Gleichung, die eine geschlossene Lösungsformel besitzt. Für komplexere Modelle existieren jedoch keine geschlossenen Formeln mehr, und die Modellgleichungen müssen numerisch gelöst werden. Beide Problemstellungen, die mathematische Modellierung und die numerische Simulation von Finanzderivaten, werden in dieser Vorlesung ausführlich behandelt. Dabei soll ein Bogen von der Modellierung über die Analyse bis zur Simulation realistischer Finanzprodukte geschlagen werden. Wir beschränken uns überwiegend auf zeitkontinuierliche (also nicht zeitdiskrete) Modelle, welche durch stochastische bzw. partielle Differentialgleichungen beschrieben werden können. Für die Bewertung von Finanzderivaten können grob drei Klassen von Methoden unterschieden werden: Binomialmethoden, Monte-Carlo-Simulationen sowie Verfahren zur Lösung partieller Differentialgleichungen und freier Randwertprobleme. Wir erläutern diese Techniken ausführlich und erarbeiten uns deren algorithmische Umsetzung mittels Matlab-Programmen in einem begleitenden Praktikum.
Time and Place Lecture:
Monday 16:00 - 18:00 starting 15.10.2018 until 28.01.2019 , MI.13.05
Wednesday 08:00 - 10:00 starting 17.10.2018 until 30.01.2019 , MI.13.05
Exercises:
Monday 16:00 - 18:00 starting 16.10.2018 until 28.01.2019, MI.13.05
or
Friday 10:00 - 12:00 starting 29.10.2018 until 01.02.2019, G.15.20
Appointments will be scheduled and informed in the class.
Examination Oral examinations with duration of about 30 min. or written (120 min) for each candidate. As a prerequisite, it is required to work successfully on at least 50% of the homeworks and at least 2 Labs. The homeworks and the Lab exercises can be done in groups of 1-2 persons.
Exercises

Exercise 1 

Exercise 2 

Exercise 3 

Exercise 4 

Lab Exercises  

 

Lab 1 

Lab 2 

Lab 3  

Lab 4 

 

Lecture notes             

Note01  

Note02  

Note03  

Note04

Note05 

Note06  available Jan. 16

 

Remarks

Based on the topics of this lecture, diploma theses and master theses can be defined.
Literature