Syllabus

Title
4746 Numerische Methoden in der Finanzwirtschaft
Instructors
Mag.Dr. Christoph Leitner
Contact details
Type
PI
Weekly hours
1
Language of instruction
Deutsch
Registration
02/16/21 to 03/04/21
Registration via LPIS
Notes to the course
Subject(s) Bachelor Programs
Dates
Day Date Time Room
Friday 03/12/21 03:00 PM - 06:00 PM Online-Einheit
Friday 03/26/21 03:00 PM - 06:00 PM Online-Einheit
Friday 04/09/21 03:00 PM - 06:00 PM Online-Einheit
Friday 04/23/21 03:00 PM - 05:00 PM Online-Einheit
Contents

In dieser Lehrveranstaltung werden praktische Problemstellungen aus dem Bereich des Portfoliomanagements mittels numerischer Methoden und unter

Zuhilfenahme der Statistiksoftware R gelöst.

Die Lehrveranstaltung gliedert sich in:

1. Renditemaße: diskret vs. stetig, wert- vs. gleichgewichtet, etc.

2. Risikomaße: Volatilität, Varianz, Schiefe, Wölbung, Value at Risk, etc.

3. Optimierung: Zinsen, etc.

4. Simulationen: Aktienkurse, etc.

Learning outcomes


Nach Abschluss dieser LV sind die Studierende in der Lage

- mit R verschiedenste Problemstellungen zu lösen;

- Informationen von Finanzdatenanbietern abzufragen;

- verschiedenste Rendite- und Risikomaße mit Hilfe von R zu berechnen;

- auf Basis der Rendite- und Risikomaße effiziente Portfolios insbesondere das Minimum-Varianz Portfolio zu bestimmen;

- Optimierungsprobleme mittels R zu lösen;

- verschiedenste Performance Maße mit Hilfe von R zu berechnen;

- mittels Monte-Carlo Simulation Aktienkurse zu generieren und Portfolioverteilungen zu ermitteln.

Attendance requirements

Für eine PI oder/bzw. AG ist laut Prüfungsordnung volle studentische Anwesenheit vorgesehen.

Teaching/learning method(s)

- Selbststudium (Lehrunterlagen werden zur Verfügung gestellt) der wesentlichen Theorien und Methoden

- Erarbeitung logischer Zusammenhänge vorwiegend anhand quantitativer Methoden

- Eigenständiges Rechnen zahlreicher Anwendungsbeispiele am PC mit Hilfe von R

- Beantwortung und Diskussion auftretender Fragen (im Online-Forum)

Assessment

- Endklausur (60%)

Die Beurteilung der Leistung erfolgt anhand einer Prüfung, die direkt am PC mittels R erfolgt. Die Prüfung dauert 45 min und ist open book.

- Hausübung (20%)

Die Hausübungen beinhalten Problemstellungen aus der Praxis und sind mittels R zu lösen. Die

Beurteilung der Hausübung hängt von der Richtigkeit, der Qualität und der kompletten Nachvollziehbarkeit aller Rechenschritte ab.

- Mitarbeit (20%)

Die Mitarbeit besteht aus der aktiven Teilnahme an Diskussionen im Online-Forum

 

Readings
1 Author: Uwe Ligges
Title:

Programmieren mit R


Publisher: Springer
Year: 2008
Content relevant for class examination: No
Content relevant for diploma examination: No
Recommendation: Strongly recommended (but no absolute necessity for purchase)
Recommended previous knowledge and skills
(Finaz-)Mathematik- und Statistikkenntnisse
Unit details
Unit Date Contents
1 12.3.2021

Bereitstellung der Lehrinhalte und der Unterlagen

2 26.3.2021

15:00 – 15:30 Online-Lernfortschrittsüberprüfung

 

3 9.4.2021

15:00 – 15:30 Online-Lernfortschrittsüberprüfung

 

4 23.4.2021

15:00 – 17:00 Online-Prüfung

Last edited: 2021-02-23



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