MF006 Seminář z finanční matematiky

Přírodovědecká fakulta
jaro 2024
Rozsah
0/2/0. 2 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: z.
Vyučující
Mgr. Silvie Zlatošová, Ph.D. (přednášející)
Garance
doc. RNDr. Martin Kolář, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh seminárních/paralelních skupin
MF006/01: Po 19. 2. až Ne 26. 5. Út 8:00–9:50 M3,01023, S. Zlatošová
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
Cíle předmětu
Témata pro seminář budou pokrývat matematické techniky a modely využívané ve finančních institucích.
Výstupy z učení
Na konci tohoto kurzu bude student schopen: - vysvětlit matematickýcké základy probraných modelů - aplikovat tyto modely na reálná data - intrepretovat predikce modelů
Osnova
  • Metody analýzy dat
  • Teorie her
  • Bayesovské modely
  • Metody stochastické analýzy
  • Modely oceňování derivátů
Literatura
  • WEST, Mike a Jeff HARRISON. Bayesian forecasting and dynamic models. 2nd ed. New York: Springer, 1997, xiv, 680. ISBN 0387947256. info
  • BISHOP, Christopher M. Neural networks for pattern recognition. 1st pub. Oxford: Oxford University Press, 1995, xvii, 482. ISBN 0198538499. info
Výukové metody
Samostatné prezentace studentů na vybrané téma
Metody hodnocení
Ǔspěšná prezentace zvoleného tématu.
Informace učitele
Výuka probíhá většinou v češtině nebo dle potřeby v angličtině, příslušná terminologie je za všech okolností uváděna i s anglickými ekvivalenty.
Mezi cílové dovednosti studia patří schopnost používat anglický jazyk pasivně i aktivně ve vlastní odbornosti a také v potenciálních oblastech aplikací matematiky.
Hodnocení ve všech případech může probíhat v češtině i v angličtině, dle volby studenta.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2008 - akreditace, jaro 2011 - akreditace, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2012 - akreditace, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2025.