Die Vorlesung wird im Januar und Februar 1999 fortgesetzt.
Fortsetzung:
- Do 21.01.99 , 16 h , AM HS 134
- Fr 22.01.99, 9 h, AM HS - 104
- Do 11.02.99, 16 h, AM HS 134
- Fr 12.02.99, 9 h, AM HS - 104
Gebiet:
Angewandte Mathematik, Stochastik, Wahrscheinlichkeitstheorie
Inhalte:
Die Einführungsveranstaltung gibt einen kurzen Einblick in die Einordnung der Personenversicherungsmathematik in ihr wirtschaftliches und wissenschaftliches Umfeld, verbunden mit einem Abriß ihrer historischen Entwicklung. Daneben soll ein Ausblick auf die weiteren Vorträge geboten werden. Dieser einführende Teil ist mit nur geringen Vorkenntnissen aus der Stochastik verständlich.
Die folgenden Vorträge befassen sich mit deterministischen Zinsmodellen und der Beschreibung des biometrischen Risikos in der Personenversicherung, der Leistungsbewertung (Barwertberechnung) und
der Prämienkalkulation, der vorsichtigen Wahl von Rechnungsgrundlagen für Zins und biometrisches Risiko, dem Deckungskapitalbegriff (insbesondere dem Studium der zeitlichen Dynamik des Deckungskapitals) und der Quantifizierung des einem Personenversicherungsvertrag inhärenten Verlustrisikos.
Die Vorträge sollen mit Grundbegriffen beginnen und bis hin zu
aktuellen wissenschaftlichen Fragestellungen führen. Zur Vorlesung wird ein Skript herausgegeben.
Voraussetzungen:
Die Vorlesung richtet sich an Studenten mit
soliden Kenntnissen der Wahrscheinlichkeitstheorie, die ersten beiden Vorträge können auch mit geringem stochastischen Vorwissen gehört werden.
Dozent:
Prof. Dr. R. Dahlhaus
Zeit und Ort:
Di 14-16, AM HS 134
Gebiet:
Angewandte Mathematik, Mathematische Statistik
- Anmeldung + Scheinerwerb
+ Fortsetzung geplant + Themenvergabe
Inhalte:
Das Seminar behandelt einen Themenkomplex aus der Zeitreihenanalyse oder aus dem Bereich der generalisierten linearen Modelle. Genaueres wird im September per Aushang bekannt gegeben.
Literatur:
Vorkenntisse:
Grundvorlesung Statistik od. Stochastik, Kursusvorlesung Statistik I.
Zielgruppe:
Studierende ab dem 5. Semester.
Dozenten:
Dr. G. Sawitzki
Zeit und Ort:
Mi 10 - 12, AM Raum 230
Gebiet:
Angewandte Mathematik, Statistik
, Informatik
- Anmeldung - Scheinerwerb
+ Fortsetzung geplant + Themenvergabe
Inhalte:
In dieser Arbeitsgemeinschaft werden Methoden und
Werkzeuge zur Entwicklung von Software für statistische Simulationen
behandelt. Im Mittelpunkt steht dabei die Entwicklung portabler
(Plattform-unabhängiger) Simulationssysteme.
Literatur:
- W.R. Gilks, S. Richardson and D.J. Spiegelhalter Markov Chain Monte Carlo in Practice, Chapman & Hall 1996
;
- P.Dirschedl & R.Ostermann (eds.) Computational
Statistics. Papers collected on the Occasion of the 25th Conference on
Statistical Computing at Schloss Reisensburg. Heidelberg, Physica, 1994,
ISBN 3-7908-0813-X.
Aktuelle Literatur aus Zeitschriften, insbesondere
- Journal of Computational and Graphical Statistics
- Computational Statistics and Data Analysis
- Journal of the American Mathematical Society
Siehe auch http://www.statlab.uni-heidelberg.de/.
Zielgruppe:
Studierende mittlerer und höherer Semester
mit Interesse an Statistik und
Informatik.
Voraussetzungen:
Gute Grundkenntnisse in Statistik,
Kenntnisse in mindestens einer höheren Programmiersprache, Kenntnisse
in der Rechnerbenutzung.
Beschränkte Teilnehmerzahl. Anmeldung ist erforderlich. Anmeldung
und weitere Information bei
G. Sawitzki
(INF 294, Raum 230, Tel: 06221 / 54-8979)
Dozenten:
Dr. G. Sawitzki
Zeit und Ort:
jeweils 1. Do im Monat, 16-18 Uhr, AM Raum 209
Vorbesprechung:
-
Gebiet:
Angewandte Mathematik, Statistik
- Anmeldung - Scheinerwerb
+ Fortsetzung geplant + Themenvergabe
Inhalte:
Berichte und Diskussion über aktuelle Probleme aus
der statistische Beratung.
Literatur:
-
Vorkenntisse:
Grundvorlesung Statistik od. Stochastik.
Weitergehende Statistik-Kenntnisse sind hilfreich, aber nicht Voraussetzung.
Zielgruppe:
Studenten mittlerer und höherer Semester. Die
Veranstaltung ist auch als Orientierungs-Veranstaltung für Studenten
im mittleren Semester geeignet.
Dozenten:
R. Dahlhaus, D.W. Müller
Zeit und Ort:
Do 16-18 / AM HS 134
Gebiet:
Angewandte Mathematik, Statistik
- Anmeldung - Scheinerwerb
+ Fortsetzung geplant + Themenvergabe
Inhalte:
Hier tragen normalerweise Kolloquiumsgäste oder
Mitarbeiter und Dozenten über ihre Forschung vor. Wer mit dem Gedanken
spielt, sich in Richtung Statistik zu spezialisieren, kann sich hier als
Zuhörer orientieren.
Zielgruppe:
allgemein ab 6. Semester
Dozenten:
R. Dahlhaus, D.W. Müller
Ort und Zeit:
Do 11:15 - 12:45 / AM HS 101
Vorbesprechung:
Do 22.10.98 um 11:15, AM 101
Gebiet:
Angewandte Mathematik, Statistik
- Anmeldung - Scheinerwerb
+ Fortsetzung geplant + Themenvergabe
Inhalte:
Aktuelle Entwicklungen der Mathematischen Statistik.
Zielgruppe:
allgemein ab Hauptstudium. Alle Studierenden,
die eine Diplomarbeit in Statistik erwägen oder beabsichtigen,
sich in Statistik zu spezialisieren, sind zu dem Oberseminar herzlichst
eingeladen.
Dozent:
Prof. Dr. D.W. Müller, Dr. G. Sawitzki
Ort und Zeit:
AM HS 133, Do 9 - 11 Uhr
Erste Sitzung und Festlegung des endgültigen Termins: Do. 15. Okt., 10ct, HS 101.
Voranmeldungen bitte bei Frau Neubauer, AM Zi. 231.
Gebiet:
Statistik/Stochastik/Informatik
+ Anmeldung + Scheinerwerb
+ Fortsetzung geplant - Themenvergabe
Inhalte:
Einführung in die Theorie der Markov-Ketten. Markov-Ketten sind ein grundlegendes Beispiel für dynamische Systeme mit zufälligen (stochastischen) Einflüssen. Wesentliche Grundkonzepte der Statistik und Wahrsheinlichkeitsrechnung lassen sich hieran illustrieren. In aktuellen Zusammenhängen dienen Markov-Ketten als zentrale Bausteine bei der Simulation komplexer Systeme.
Themen und Stichworte: Übergangskerne, Irreduzibilität und ergodisches Verhalten, Transienz und Rekurrenz, zentrale Grenzwertsätze, qualitatives Verhalten von Markov-Ketten.
Literatur:
- K. Jacobs: Markov-Prozesse mit endlichvielen Zuständen.
In:Selecta Mathematica IV. Heidelberger Taschenbücher 98 (1972), pp. 94-142
Zielgruppe:
Studierende ab 3. Semester
mit Interesse an Statistik und
Wahrscheinlichkeitstheorie.
Voraussetzungen:
A I, LAI. Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie sind hilfreich, aber nicht Voraussetzung.
Anmeldung ist erwünscht. Nähere Information bei
G. Sawitzki, INF 294, R. 230.
Siehe auch:
Wahrscheinlichkeits- und Maßtheorie 1 (Kursusvorlesung)
Übungen n.V.
Dozent:
Dr. U. R. Fiebig
Zeit und Ort:
Mi 11 - 13, Fr 9 -11 Uhr, AM HS 134
Beginn:
Mittwoch, 14. Oktober 1998
- Anmeldung - Scheinerwerb
+ Fortsetzung geplant Themenvergabe
Gebiet:
Angewandte Mathematik, Stochastik
Inhalte:
Geboten wird ein rigoroser Aufbau der Wahrscheinlichkeitstheorie bei
dem die benötigte Maß- und Integrationstheorie parallel entwickelt
wird.
Dargestellt werden sollen die grundlegenden Methoden und Ergebnisse der
Wahrscheinlichkeitstheorie wie 0-1-Gesetze, Konvergenzbegriffe für
Zufallsvariablen, Gesetze der großen Zahlen, Ergodensätze, Konvergenz
von Maßen, Fouriertransformierte (bzw. charakteristische Funktionen) und
zentrale Grenzwertsätze, begleitet vom Aufbau der Maßtheorie
(Konstruktion von Maßen, insbesondere Lebesguemaß, sowie die
Lebesguesche Integrationstheorie).
Obwohl nicht zwingend erforderlich, so sind Grundkenntnisse aus der
elementaren diskreten Wahrscheinlichkeitstheorie hilfreich, etwa im Rahmen
von § 1- § 4 aus [U.Krengel: Einführung in die
Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik] oder Kapitel I, II, V-IX aus
[Feller: An Introduction to Probability Theory and its Applications, Volume
I, 3rd ed.,1968].
Literatur:
u.a. Billingsley, Probability and Measure (weitere Literatur wird in der Vorlesung bekannt gegeben).
Zielgruppe:
Geeignet für Studierende ab dem 4. Semester.
Voraussetzungen:
Grundkenntnisse der elementaren diskreten Wahrscheinlichkeitstheorie sind hilfreich.
Wahrscheinlichkeitstheorie, 2st.
Dozent:
Dr. R. Lang
Ort und Zeit:
Fr 14 - 16, AM HS 133
Beginn:
16. Oktober 98
Stochastische Finanzmathematik, Seminar
Dozenten:
Dr. M. Mürmann
Ort und Zeit:
Di 14 - 16 , AM HS -111
Vorbesprechung und Beginn:
13. Oktober 98
Gebiet:
Stochastik
+ Anmeldung + Scheinerwerb
- Fortsetzung geplant + Themenvergabe
Inhalte:
Das Seminar behandelt stochastische Modelle der Finanzmathematik, speziell das Problem der Optionsbewertung (Black-Scholes-Formel). Den größten Teil des Seminars werden wir uns mit Modellen mit diskreter Zeit beschäftigen, die keine fortgeschrittene Theorie stochastischer Prozesse benötigen. Gegen Ende werden auch Modelle mit kontinuierlicher Zeit betrachtet. Das Seminar kann als geeignete Ergänzung zu meiner Vorlesung, aber auch unabhängig davon, belegt werden.
Literatur:
Aus der Zeitschrift Theory of Probability and Its Application, 39 (1994)- A.N. Shiryaev, On Some Basic Concepts and Some Basic Stochastic Models Used in Finance, pp. 1-3.
- A.N. Shiryaev et al., Toward the Theory of Pricing of Options of Both European and American Types I. Discrete Time, pp. 14-60.
- A.N. Shiryaev et al., Toward the Theory of Pricing of Options of Both European and American Types II. Continuous Time, pp. 61-102.
- Zur vorherigen Einführung in das Thema wird empfohlen:
F. Föllmer, Ein Nobel-Preis für die Formel?, DMV Mitteilungen 1 - 1998, 4-7.
Voraussetzungen:
Vorausgesetzt werden Kenntnisse in Wahrscheinlichkeits- und Maßtheorie im Umfang einer Kursusvorlesung.
Vorträge werden ab sofort vergeben (Inst. f. Angew. Math., Zi. 105)
Wahrscheinlichkeitstheorie (Seminar, 2st)
Dozent
Dr. U. R. Fiebig, Dr. M. Mürmann
Beginn:
Am 15.10. findet eine Vorbesprechung statt, Interessenten können sich
aber gerne schon während der Semesterferien zwecks Themenvergabe an einen der Veranstaltenden wenden.
Inhalt:
Behandelt werden sollen ausgewählte Probleme und "
Paradoxa" der Wahrscheinlichkeitstheorie, die mit elementaren
Methoden zu lösen sind.
Es soll gezeigt werden, wie durch richtige Modellbildung scheinbar
schwierige oder widersprüchliche Probleme einfach (auf-)gelöst werden
können.
Vorausgesetzt wird die Kenntnis der Grundbegriffe der elementaren
Wahrscheinlichkeitstheorie, etwa im Rahmen einer Vorlesung "Einführung in die Stochastik" .
Dieses Proseminar ist insbesondere auch für Lehramtskandidaten geeignet.
Literatur:
Gunnar Blom, Lars Holst, Dennis Sandell, Problems and Snapshots from
the World of Probability, Springer-Verlag 1994.
Voraussetzungen:
Grundbegriffe der elementaren Wahrscheinlichkeitstheorie.
Zielgruppe:
für Lehramtskandidaten geeignet.
Theorie der großen Abweichungen (Spezialvorlesung, 2st.)
Dr. M. Soloveitchik
Zeit und Ort:
Do 14-16, AM HS -101