Copulas: Inference and Applications

Worum geht's

Du lernst moderne Copula-Modelle zur Beschreibung von Abhängigkeiten kennen, sowohl statische als auch dynamische Varianten, mit Schwerpunkt auf Schätzung und Testverfahren. Am Ende kannst du paramertrische, semiparametrische und nonparametrische Ansätze beurteilen und in Anwendungen der Finanz- und Versicherungsbranche (z. B. Portfoliorisiko, Multiname-Pricing, Risikomanagement) anwenden.

Was du danach kannst

• Wesentliche Eigenschaften von Copula-Modellen und Abhängigkeitsmaßen verstehen
• Parametrische, semiparametrische und nonparametrische Schätzverfahren anwenden
• Signifikanz- und Spezifikationstests für Copulas durchführen und interpretieren
• Theoretische Resultate zu Inferenzverfahren nachvollziehen und Beweise verstehen
• Methoden in Finanz- und Versicherungsanwendungen praktisch einsetzen

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der Theorie, Modelle und Beweise; Präsentationen und Tafeldarstellungen
• Übungs-/ProgrammieraufgabenPraktische Anwendung und Vertiefung durch Übungsblätter und Programmierübungen

Lehrmethode

• Vorlesung mit Folien und Tafelzur Darstellung der theoretischen Ergebnisse und Beweisführungen
• Selbststudium mit Literaturzur Vertiefung der behandelten Themen
• Übungs- und Programmieraufgabenzur praktischen Anwendung der Modelle