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250188 VO Selected topics in probability theory (2019S)
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Details
Sprache: Englisch
Prüfungstermine
Lehrende
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- Mittwoch 06.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 13.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 20.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 27.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 03.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 10.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 08.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 15.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 22.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 29.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 05.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 12.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 19.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 26.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
* measure theory
* basic knowledge in martingales and stochastic processes
* basic ideas of math finance will be useful but not necessary
* basic knowledge in martingales and stochastic processes
* basic ideas of math finance will be useful but not necessary
Prüfungsstoff
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
MSTV
Letzte Änderung: Mi 23.09.2020 00:28
In the second part of the lecture we will complement the worst case point of view of MOT on robust finance by a ``local'' approach. This will naturally lead us to adapted versions of the OT problem, the COT, which we will explore in detail. Our discussion will be guided by examples from finance and stochastic analysis.