Stochastik-Praktikum

(Links aktiv nach Termin)

Präsentationen:

1) Zufallszahlen und Monte Carlo Methoden
2) Deskriptive Statistik und Kenngrößen von Verteilungen
2a) Copulas (am 12.11.)
3) Simulation stochastischer Prozesse (am 26.11.)
4) Methoden zur Varianzreduktion bei Monte Carlo (Teil 1, am 14.1.)
4a) dito (Teil 2, am 21.1.)
21.1: Testate zu Aufgabenblatt 4 und Besprechung vom individuellen Aufgabenblatt für die (individuelle) Modulpruefung.

Links mit weiterem Material zu den Präsentationen:

M-Files Übung am 22.10.14 , am ...
Artikel über David Li von Felix Salmon im WIRED MAGAZINE (17.03.2009)

Matlab-Quelltexte zu den Vorlesungsbeispielen:

allg./zu 1):   (Einlesen und Schreiben von Dateien)
zu 1):   (Pseudozufallszahlen und Monte Carlo Methoden)
zu 2)   (Deskriptive Statistik)
zu 3)   (Simulation von Prozessen))

und hier sind verschiedene Beispieldatensätze zur Vorlesung zu finden.

Übungsaufgaben:

Achtung: Es gab mehr Teilnehmerwünsche als Plätze. Alle, die sich mit AGNES angemeldet haben und die Stochastik-I Klausur bestanden haben, haben Ihren Platz. Plätze von Teilnehmern, welche nicht die Stochastik-I Prüfung bestanden haben oder bis zum 22.10 nicht persönlich im Praktikum erscheinen, werden ggf. bis 14.11 an andere interessierte Studierende vergeben. Falls Sie sich angemeldet hatten aber nun doch nicht teilnehmen wollen, geben Sie Ihren Platz bitte für Mitstudierende frei - Danke.

Scheinkriterien: Erfolgreich testierte Bearbeitung von mind 4 Hausaufgaben sowie aktive Mitarbeit (Vortrag). Erfolgreiches Abschlusstestat einer Einzelleistung.

Serie 1 - Generierung von Pseudozufallszahlen und Monte Carlo Methoden (Abgabefrist: bis 5.11.)
Serie 2 - Deskriptive Statistik (Abgabefrist: bis 19.11.)
Serie 3 - Simulation stochastischer Prozesse (Abgabefrist: bis 9.12.)
Serie 4 - Copulas und die Modellierung von Portfoliokreditrisiken (Abgabefrist: bis 14.1.)
Serie 5 - Stratifikation (Abgabefrist: bis 10.02.15)
Serie 6 (individuelles Aufgabenblatt) - Varianzreduktion (Abgabefrist: *** VERLAENGERT AUF 13.2 ! *** )

Die Übungsaufgaben sind abzugeben durch feste 2er Teams (nur das letzte Blatt individuell) als ein  m-file mit  "nachnamen_blattX.m" möglichst nach folgendem Muster:

Muster

Außerdem einen gut lesbaren Bericht (etwa 5 S., bei Serie 6 auch bis zu 10), der erklärt, wie Sie es gelöst haben, sowie ihre Resulate dokumentiert und erläutert (z.B. Plots), als pdf-Datei  "nachnamen_blattX.pdf" an:

wollmanj@mathematik.hu-berlin.de

Ergänzende Literatur

finden Sie in der Bibliothek u.a. unter Signatur SK820, zum Beispiel
* Sheldon Ross: Simulation . *Pierre Bremaud: Markov Chains. *Graham/Talay: Stochastic Simulation. *Glassermann: Monte Carlo Methods in Financial Engineering. *D.Higham/N.Higham: Matlab Guide.

Einer von vielen guten Matlab (Open Source Alternativen sind: Octave, Scilab) Guides im Netz: aus Cambridge