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Lehrziele & Lehrinhalte

Grundzüge der Statistik (Grundlagen der beschreibenden und der schließenden Statistik)

Ziele:
Vertraut werden mit den wichtigsten Grundbegriffen der Statistik.

Inhalte:
Datentypen und Visualisierungen, wiederholte und gruppierte Daten, Verteilungsfunktionen und Dichten, Zusammenhang von Variablen, Stichprobenverteilungen, Konfidenzintervalle, Signifikanztests.

Diese Vorlesung ist für Studierende der BWL, VWL und Statistik.

Der erste Teil (für BWL und VWL) endet Mitt des Semesters (im WS mit Ende Novmeber, im SS mit Mitte Mai) Nur die Statistiker/EC-Studierende hören dann den zweiten Teil, da sie eine umfangreichere Prüfung schreiben und auch mehr ECTS dafür bekommen.


Mehr Informationen auch auf der Lernplattform moodle unter https://moodle.univie.ac.at/course/view.php?id=45406

Literatur: Skriptum Grundzüge der Statistik (Version September 2015) von G. Pflug (erhätlich bei Facultas, Oskar Morgenstern Platz 1)

Chance Encounters von C. Wild und G. Seber, Wiey 2000

Leistungskontrolle:
schriftliche Prüfung

Sprache:
deutsch

 

Finanzmathematik

Ziele:
Vertraut werden mit den wichtigsten Grundbegriffen der Finanzmathematik.
Inhalte:
Zinsformeln und Zinsmodelle, Stochastische Modelle für Finanzdaten, Black-Scholes-Formel, Fundamentalsatz, Optionspreisberechnung, Portfoliooptimierung.
Literatur:
Skriptum von G. Pflug erhältlich.
Leistungskontrolle:
schriftliche Ausarbeitungen und mündliche Prüfung
Sprache:
deutsch

 

Versicherungsmathematik

Ziele:
Inhalte:
Lebensdauerverteilungen und Lebensversicherungen, Reservekapitalberechnung, Sachversicherung und Ruinwahrscheinlichkeit, Berechnung von Versicherungsprämien.

Literatur:

Leistungskontrolle:
schriftliche Ausarbeitungen + muendliche Prüfung
Sprache:

 

Praktikum aus Finanz- und Versicherungsmathematik

Ziele:
Analyse von Finanzdaten mit R und MATLAB.

Leistungskontrolle:
Mitarbeit und Abgabe von Beispielen

 

Mathematische Statistik

Insbesondere binäre Testexperimente, zusammengesetzte Testexperimente, multiples Testen, Grundbegriffe der Schätztheorie, nichtparametrische Verfahren, allgemeine Entscheidungstheorie. Es soll die Fähigkeit erworben werden, originale Zeitschriftenliteratur zu lesen.

Prüfung: muendlich nach Vereinbarung

 

Stochastische Prozesse

Markovketten mit diskreter und stetiger Zeit (Hauptsatz, Zustandsklassifikation, Asymptotik), Martingale (Konvergenz), Wiener Prozess, stochastische Differentialgleichungen.

Prüfung: muendlich nach Vereinbarung

 

Operations Research II für Betriebswirtschaft

Wiederholung der Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zuverlässigkeit, Erneuerungstheorie, Stochastische Entscheidungsmodelle: Lagerhaltung, Bedienungssysteme, Stochastic scheduling, Netzwerkmodelle,Versicherungsmodelle, etc.

Übungen bilden den praktischen Teil.

Prüfung: muendlich

 

Privatissimum für Dissertanten und Diplomanden

Studierende berichten über den Fortschritt in ihrer Arbeit. Es können auch Studierende mitmachen, deren Hauptbetreuer jemand anderer ist.

 

Nichtparametrische Inferenz und Resampling

Nichtparametrische Tests, Permutationstest, Rangverfahren, lokal-optimale Rangtests, Dichteschätzung, nicht-parametrische Regression, Bootstrap-Verfahren,

Prüfung: Mitarbeit im Übungsteil + mündliche Prüfung

 

Stochastic Models

Ziele:
To present modern concepts for stochastic processes

Inhalte:
Types of stochastic processes: discrete time, continuous time, discrete space and continuous space, Markov-Chains and -Processes, ergodicity, Martingales, Wiener Process, stochastic differential equations

Leistungskontrolle:
Oral exam

Sprache:
englisch

Department of Statistics and Operations Research (ISOR)
University of Vienna

Oskar-Morgenstern Platz 1
Room 6.307
1090 Wien

T: +43-1-4277-386 30
E-Mail
University of Vienna | Universitätsring 1 | 1010 Vienna | T +43-1-4277-0