Insegnamento
STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS, WITH NUMERICS
INP5070418, A.A. 2016/17

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
MATHEMATICAL ENGINEERING - INGEGNERIA MATEMATICA
IN2191, ordinamento 2015/16, A.A. 2016/17
1146618
Curriculum FINANCIAL ENGINEERING [002PD]
Crediti formativi 9.0
Denominazione inglese STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS, WITH NUMERICS
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile e Ambientale (ICEA)
Sito E-Learning https://elearning.unipd.it/dicea/course/view.php?idnumber=2016-IN2191-002PD-2016-INP5070418-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA

Docenti
Responsabile TIZIANO VARGIOLU MAT/06

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Discipline matematiche, fisiche e informatiche MAT/06 9.0

Modalità di erogazione
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Organizzazione della didattica
Tipo ore Crediti Ore di
Corso
Ore Studio
Individuale
Turni
LEZIONE 9.0 72 153.0 Nessun turno

Calendario
Inizio attività didattiche 27/02/2017
Fine attività didattiche 09/06/2017

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
2 2016 01/10/2016 15/03/2018 VARGIOLU TIZIANO (Presidente)
GRASSELLI MARTINO (Membro Effettivo)
DAI PRA PAOLO (Supplente)
FISCHER MARKUS (Supplente)
1 2015 01/10/2015 15/03/2017 VARGIOLU TIZIANO (Presidente)
GRASSELLI MARTINO (Membro Effettivo)
DAI PRA PAOLO (Supplente)
FISCHER MARKUS (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: None
Conoscenze e abilita' da acquisire: Objective
Introduce the students to the fundamental topics of stochastic differential equations and their numerical solution.
Outcomes
A student who has met the objectives of the course will have a basic knowledge of :
• Stochastic differential equations
• Monte Carlo simulations
Modalita' di esame: Final examination based on: Written and oral examination.
Criteri di valutazione: Critical knowledge of the course topics. Ability to present the studied material.
Contenuti: 1. Introduction to martingales.
2. Brownian motion.
3. Ito's stochastic integral.
4. Ito's formula and Girsanov theorem.
5. Stochastic differential equations (Geometric Brownian motion, Ornstein-Uhlenbeck process, other).
6. Feynman-Kac's formula.
7. Monte Carlo simulation of SDEs.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lecture supported by tutorial, exercises and laboratory activities.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Lecture notes and reference books will be given by the lecturer.
Testi di riferimento: