Veranstaltungen
Vorlesung
Stochastic Simulation
- Name im Diploma Supplement
- Stochastic Simulation
- Anbieter
- Lehrstuhl für Ökonometrie
- SWS
- 2
- Sprache
- englisch
- Turnus
- unregelmäßig
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- Hörerschaft
empfohlenes Vorwissen
Grundlegende Kenntnisse der Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematischen Statistik sowie erste statistische Programmiererfahrungen sind wünschenswert.
Abstract
Vermittlung von Theorie und praktischer Durchführung von Simulationsstudien, welche statistische Berechnungen erheblich vereinfachen können.
Lehrinhalte
- Einführung in die Monte Carlo Methode
- Erzeugung von Pseudozufallszahlen
- Varianzreduktion
- Rare-Event Simulation
- Effiziente Simulation von Stochastischen Prozessen
- Markov Chain Monte Carlo Methoden
- Anwendungen
Literaturangaben
Asmussen, Glynn (2007): Stochastic Analysis. Springer, 1st ed
didaktisches Konzept
Die Veranstaltung ist als Vorlesung konzipiert, die jedoch durch vielfältige, sachorientierte Diskussionen ihren Frontalcharakter weitestgehend verliert. Dazu R-Illustrationen, gemeinsames Programmieren der statistischen Konzepte, Übungsaufgaben.