| Subtitle: | Credit Risk: Numerical Methods |
| Instructors: | Dr. Nils Friewald |
| Type: | PI |
| Weekly hours: | 2 |
| Members (max.): | 15 |
| Registration period: | 09/24/08 to 10/03/08 |
- Class objective(s) (learning outcomes)
- Nach Absolvierung dieser Lehrveranstaltung sollen die Studierenden ein grundlegendes Methodenwissen zum praktischen Einsatz der Monte-Carlo Simulation vorweisen können. Darüber hinaus werden sie über ausreichende Kenntnisse verfügen, um angewandte Problemstellungen entweder mittels MS Excel oder der Statistiksoftware R zu lösen. Zudem werden die Studierenden die Grundkonzepte der Kredit-Portfoliomodellierung beherrschen und diese Modelle implementieren können.
- Teaching and learning method(s)
- Die Vermittlung der Lehrinhalte erfolgt anhand von Präsentationsfolien. Das Folienskriptum beinhaltet einfache Beispiele (samt Lösungen), welche die Studierenden während der Lehrveranstaltung an ihren Rechnern lösen sollen. Dabei werden sie vom Lehrveranstaltungsleiter unterstützt. Zur weiteren Vertiefung können bei Bedarf über die LVA-Homepage Hausübungen angeboten werden.
- In case of restricted admission; selection criteria
- Die Grundkurse I und II der SBWL Bankbetriebslehre müssen positiv absolviert worden sein!
Vorkenntnisse: Mathematik und Statistikkenntnisse sowie das Verständnis für grundlegende Programmierkonzepte!
- Criteria for successful completion
- Der Beurteilungsmodus basiert auf Basis eines Take Home Exams sowie einer Endklausur (+ Nachtermin) mit folgender Gewichtung:
1. Take Home Exam (40%)
2. Endklausur (60%)
Die Endklausur beinhaltet einerseits Fragestellungen zu Programmierkonzepten, andererseits die praktische Umsetzung der in der LVA besprochenen Modelle an den Rechnern. - Availability of instructor(s) for contact by students
- Grundsätzlich ist der Lehrveranstaltungsleiter immer persönlich während der Sprechstunden (Di, 10:00 bis 12:00) am Institute for Banking and Finance erreichbar. Allerdings ist eine Voranmeldung erwünscht! Individuelle Termine außerhalb der Sprechstunde können aber auch telefonisch bzw. per Email vereinbart werden. Für kurze Fragen bezüglich Lehrveranstaltungsinhalten steht der Vortragende ebenfalls telefonisch zur Verfügung:
Mag. Nils Friewald - Tel.: (+43)(1) 313 36 / 6303 - e-mail: mailto:nils.friewald@wu-wien.ac.at
| Day | Date | Time | Room |
|---|---|---|---|
| Wednesday | 10/08/08 | 10:00 AM - 12:00 PM | PC-Raum 1 (C-D) |
| Wednesday | 10/15/08 | 10:00 AM - 12:00 PM | PC-Raum 1 (C-D) |
| Wednesday | 10/22/08 | 10:00 AM - 12:00 PM | PC-Raum 1 (C-D) |
| Wednesday | 10/29/08 | 10:00 AM - 12:00 PM | PC-Raum 1 (C-D) |
| Wednesday | 11/05/08 | 10:00 AM - 12:00 PM | PC-Raum 1 (C-D) |
| Wednesday | 11/19/08 | 10:00 AM - 12:00 PM | PC-Raum 1 (C-D) |
| Wednesday | 11/26/08 | 10:00 AM - 12:00 PM | PC-Raum 1 (C-D) |
| Wednesday | 12/10/08 | 10:00 AM - 12:00 PM | PC-Raum 1 (C-D) |
| Wednesday | 12/17/08 | 10:00 AM - 12:00 PM | PC-Raum 1 (C-D) |
| Wednesday | 01/07/09 | 10:00 AM - 12:00 PM | PC-Raum 1 (C-D) |
| Friday | 01/23/09 | 10:00 AM - 12:00 PM | PC-Raum 1 (C-D) |
| Wednesday | 02/11/09 | 10:00 AM - 12:00 PM | SCHR 1 (UZA 2) |
Die LVA startet mit den grundlegenden Konzepten der Monte-Carlo Simulation anhand eines einfachen Beispiels zur Bewertung einer Europäischen Call-Option.
Darauf aufbauend folgen verschiedene Techniken, deren Verständnis Voraussetzung für den richtigen Einsatz der Monte-Carlo Simulation ist. Diese bestehen aus dem Konzept zur Generierung von Zufallszahlen, dem Monte-Carlo Fehler, sowie Varianzreduzierenden Verfahren, um eben diesen Fehler zu minimieren. Da für viele Problemstellungen Korrelationen ebenfalls zu berücksichtigen sind, wird überdies ein Algorithmus vorgestellt mit dessen Hilfe korrelierte Zufallszahlen erzeugt werden können.
Nach der Vermittlung der verschiedenen Techniken folgt eine grundlegende Einführung in das Statistikpaket R. Dem Studierenden werden verschiedene Programmierkonzepte anhand einfacher Beispiele gezeigt.
Abschließend werden die Konzepte der bekanntesten Kredit-Portfoliomodelle (Merton, CreditMetrics, Moodys KMV) vorgestellt und implementiert. Somit können die für das Risikomanagement wichtigen Kennzahlen wie der Credit Value at Risk berechnet werden.
Robert, Casella: Monte Carlo Statistical Methods, Springer, 2004; Content relevant for class examination: Keine Angabe; Content relevant for degree examination: Keine Angabe; Recommendation: Keine Angabe
Löffler, Posch: Credit Risk Modeling Using Excel and VBA, Wiley Finance, 2007; Content relevant for class examination: Keine Angabe; Content relevant for degree examination: Keine Angabe; Recommendation: Keine Angabe
Paul Glasserman: Monte Carlo Methods in Financial Engineering, Springer, 2004; Content relevant for class examination: Keine Angabe; Content relevant for degree examination: Keine Angabe; Recommendation: Keine Angabe
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