| Kods | DE0473 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Monte -Karlo metodes finanšu inženierijā | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Obligātais/Ierobežotās izvēles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Pamatstudiju, Profesionālais | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Matemātika un statistika | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Jegors Fjodorovs, Māris Buiķis | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 6.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Studiju kursā tiek apskatīta Monte-Karlo metodes attīstība, analīze un lietošana finanšu inženierijā un riska vadīšanā, uzsvaru liekot uz Monte-Karlo metodes saistību ar stohastisko diferenciālvienādojumu teoriju, statistiskiem novērojumiem, aprēķiniem izmantojot datoru. Tiek apskatīti Monte-Karlo metodes principi, galvenās izlases analīzes metodes, dispersijas samazināšanas metodes, AR un GARCH modeļu simulācija, diskrēto modeļu difūzā aproksimācija, simulācijas metodes riska vadīšanai, Eiropas, Āzijas un Amerikas tipa opciju cenu veidošanās simulācija, lielo datu un intensīvo Monte-Karlo algoritnu apstrādes iespējas ar augstas veiktspējas skaitļošanas platformu.. Studiju kurss ir pielāgots kombinēto studiju metodikai, un ietver asinhronas un sinhronas studiju aktivitātes, kā arī nepieciešamos atbalsta materiālus studiju asinhronām aktivitātēm. . Studiju kursā studējošie apgūst Eiropas iedzīvotāju digitālās kompetences ietvaram (DigComp) atbilstošās augstāko līmeņu digitālās prasmes. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Studiju kursa mērķis ir iemācīt studentus risināt finanšu/ekonomikas un cita rakstura problēmas, kur rezultējošais iznākums nav viennozīmīgs, izmantojot Monte-Karlo modelēšanu. Studiju kursa uzdevumi: - iemācīt stohastisko diferenciālvienādojumu modelēšanas principus; - attīstīt prasmes izstrādāt simulācijas risinājumus Python valodā; - attīstīt prasmes radīt Monte-Karlo algoritmus finanšu aktīvu cenu noteikšanai; - iemācīt augstas veiktspējas skaitļošanas platformas darbības principus. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Spēj patstāvīgi izstrādāt simulācijas risinājumus Python/MatLab valodā dažādām finanšu instrumenta modelēšanas vai ekonomisko procesu prognozēšanas problēmām un analizēt tos rezultātus (DigComp 7. līmenis).
- Laboratorijas darbi. Pārzina stohastisko diferenciālvienādojumu modelēšanas principus un to izvēli. - Laboratorijas darbi, tests un uzdevumi eksāmenā. Spēj radīt Monte-Karlo algoritmus finanšu aktīvu cenu noteikšanai (DigComp 8. līmenis). - Laboratorijas darbi, tests un uzdevumi eksāmenā. Spēj uzlabot Monte-Karlo imitācijas rezultātu ar dispersijas samazināšanas metodēm. - Laboratorijas darbi, tests. Zina augstas veiktspējas skaitļošanas platformas darbības principus, izmantojot Linux komandas un skriptus datu/programmu kopēšanai, programmu startēšanai un rezultātu nolasīšanai. - Laboratorijas darbi, tests. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
1. 8 laboratorijas darbi - 50%
2. 2 kontroldarbi - 20% 3. Eksāmens - 30% |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | Augstākā matemātika, stohastiskie diferencālvienādojumi un varbūtību teorija pamatkursa līmenī | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||