MAT.00833.04 - Stochastische Prozesse (Complete module description)

MAT.00833.04 - Stochastische Prozesse (Complete module description)

Original version English
MAT.00833.04 6 CP
Module label Stochastische Prozesse
Module code MAT.00833.04
Semester of first implementation
Faculty/Institute Institut für Mathematik
Module used in courses of study / semesters
  • Mathematik (MA120 LP) (Master) > Mathematik MathematikMA120, Version of accreditation (WS 2006/07 - SS 2013) > Angewandte Mathematik
  • Wirtschaftsmathematik (MA120 LP) (Master) > Wirtschaftsmathematik WirtschaftsmatheMA120, Version of accreditation (WS 2006/07 - SS 2013) > Pflichtmodule
Responsible person for this module
Further responsible persons
Prof. Grecksch
Prerequisites
Skills to be acquired in this module
  • Kennen lernen von Grundlagen der mathematischen Beschreibung zufallsabhängiger Vorgänge mittels stochastischer Prozesse
  • Vertraut werden mit geeigneten Methoden zur Untersuchung entsprechender Modelle, der Lösung von relevanten Aufgaben und der Darstellung der Resultate, insbesondere im Hinblick auf Anwendungen in der stochastischen Finanzmathematik
  • Weiterentwicklung des Verständnisses für wahrscheinlichkeitstheoretische Gesetzmäßigkeiten in komplizierteren Situationen und Modellen.
Module contents
  • Begriff des stochastischen Prozesses, seiner Beschreibungsmöglichkeiten
  • Poisson- und Wiener-Prozess
  • Stationäre Prozesse
  • Markov-Prozesse, Chapman-Kolmogorov-Gleichungen, Kolmogorovsche Differentialgleichungen
  • Martingaltheorie
Forms of instruction Lecture (4 SWS)
Course
Languages of instruction German, English
Duration (semesters) 1 Semester Semester
Module frequency jedes Wintersemester
Module capacity unlimited
Time of examination
Credit points 6 CP
Share on module final degree Course 1: %; Course 2: %.
Share of module grade on the course of study's final grade 1
Module course label Course type Course title SWS Workload of compulsory attendance Workload of preparation / homework etc Workload of independent learning Workload (examination and preparation) Sum workload
Course 1 Lecture Vorlesung 4 0
Course 2 Course Selbststudium 0
Workload by module 180 180
Total module workload 180
Examination Exam prerequisites Type of examination
Course 1
Course 2
Final exam of module
mündliche Prüfung
Exam repetition information
Prerequisites and conditions Prerequisites Frequency Compulsory attendance Share on module grade in percent
Course 1 Winter semester No %
Course 2 Winter semester No %