Informationen zum Seminar: Machine Learning, Robustness und Nachhaltigkeit in der Finanzmathematik (WS 2021/2022)

Dozent: Prof. Dr. Thorsten Schmidt

Assistent: Lars Niemann

Termin: Di 10–12 Uhr, SR 125, Ernst-Zermelo-Straße 1 (falls als Präsenzveranstalung möglich)
                alternativ virtuell Di 10–12 Uhr, BigBlueButtom-Raum vSchmidt

Voranmeldung: Interessenten melden bitte ihren Teilnahmewunsch per Mail an
                           sekretariat@stochastik.uni-freiburg.de
                           unter Nennung von Name, Vorname, Immatrikulationsnummer, Studiengang und Studiensemester

Im neuen Jahr treffen wir uns am: 11.1, 25.1, 1.2 und 8.2.2022.

Diese Seminar beinhaltet die Behandlung neuester Trends im Bereich Machine Learning, und Finanzmathematik. Hierzu werden wir verschiedene Themen behandeln, eigene Wünsche können auch eingebracht werden. Folgende Themenkomplexe werden angeboten:

• Machine Learning in der Finanzmathematik (Universal Representation, Deep Hedging, etc.)
• Robuste Methoden in der Finanzmathematik und der Statistik: Hierbei wird fallengelassen, dass das Wahrscheinlichkeitsmaß P bekannt ist, sondern es werden Methoden entwickelt, unter denen eine Familie solcher Maße betrachtet werden kann. Besonders affine Prozesse unter Parameter-Unsicherheit sollen studiert werden.
• Sustainable Finance: Ein sehr aktuelles Gebiet in der Finanzmathematik beschäftigt sich mit der Frage, was der Finanzmarkt zu Klimaschutz beisteuern kann. Wir werden ein paar klassische Ansätze hierzu untersuchen.

Notwendige Vorkenntnisse

Vorkenntnisse in Stochastik und Finanzmathematik sind hilfreich, aber nicht unbedingt nötig. Sie können mir bei Interesse auch vorab schon eine Email schreiben.

Studien- und Prüfungsleistung

 Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen entnehmen Sie bitte dem aktuellen Modulhandbuch. 

Literatur

 Literatur wird in der Vorbesprechung bekanntgegeben.

Sprechstunden

Sprechstunde Dozentin: online, nach Vereinbarung
Sprechstunde Assistent: online, nach Vereinbarung