Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Mathematical Models of Risk and Their Applications

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 130411-D
Kod Erasmus / ISCED: 11.2 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0542) Statystyka Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Mathematical Models of Risk and Their Applications
Jednostka: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Grupy: Courses for QME - bachelors
Elective courses for QME - bachelors
Przedmioty kierunkowe do wyboru SLLD-MIS
Punkty ECTS i inne: 3.00 (zmienne w czasie) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Efekty uczenia się:

Wiedza:

Students after the course shall be able to:

1. describe risk using the concept of random variable and its distribution,

2. enumerate discrete and continuous probability distributions, commonly used for quantitative description of risk,

3. give examples of applications of discrete and continuous probability distributions,

4. provide examples of premium calculation principles and their properties,

5. provide examples of measures of risk and their properties,

6. characterize Value-at-Risk and Expected Shortfall,

7. describe the idea of Monte Carlo simulation methods,

8. describe the assumptions underlying collective risk model,

9. name the approximations used for loss distributions.

Umiejętności:

Students after the course shall be able to:

1. propose a suitable probability distribution for description of selected risks,

2. calculate key characteristics of selected probability distributions,

3. apply moment generating functions and cumulant generating functions in actuarial calculations,

4. calculate premiums and other actuarial quantities in insurance risk models,

5. apply various approximations to calculate VaR in risk models.

Kompetencje społeczne:

Students shall:

1. realize the necessity and possibility of managing risk as an indispensable element of activity of enterprises and financial institutions,

2. understand advantages and disadvantages of quantitative methods and models in insurance and finance.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2025-02-15 - 2025-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

See semester study programme.

Pełny opis:

The course shall provide students with the knowledge of mathematical models and methods used in practice for assesment of insurance and financial risks. Students shall be able to apply mathematical models and methods to quantify risk of financial and insurance institutions, and be aware of advantages and disadvantage of the models/methods applied. Additionally, students shall master certain concepts in probability theory, like moment generating functions, cumulant generating functions, conditional expectation and conditional variance. The course consists of several lectures on probability methods and theoretical foundations of quantitative risk models with examples of their applications. The course provides a starting point for studying more advanced topics in actuarial science and financial engineering. The prerequisite of the course is the good knowledge of calculus and foundations of probability theory encompassing the notion of discrete and continuous random variables.

Literatura:

Literatura podstawowa:

1. R.Kass, M.Goovaerts, J.Dhaene, M.Denuit, Modern Actuarial Risk Theory - Using R, Springer, 2008;

2. A..J.McNeil, R. Frey, P. Embrechts, Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques, and Tools, Princeton University Press, 2021.

Literatura uzupełniająca:

Artykuły z czasopism: Mathematical Finance, Finance and Stochastics, Insurance: Mathematics and Economics

Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 70.00%

inne: 30.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (w trakcie)

Okres: 2024-10-01 - 2025-02-14
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

See semester study programme.

Pełny opis:

The course shall provide students with the knowledge of mathematical models and methods used in practice for assesment of insurance and financial risks. Students shall be able to apply mathematical models and methods to quantify risk of financial and insurance institutions, and be aware of advantages and disadvantage of the models/methods applied. Additionally, students shall master certain concepts in probability theory, like moment generating functions, cumulant generating functions, conditional expectation and conditional variance. The course consists of several lectures on probability methods and theoretical foundations of quantitative risk models with examples of their applications. The course provides a starting point for studying more advanced topics in actuarial science and financial engineering. The prerequisite of the course is the good knowledge of calculus and foundations of probability theory encompassing the notion of discrete and continuous random variables.

Literatura:

Literatura podstawowa:

1. R.Kass, M.Goovaerts, J.Dhaene, M.Denuit, Modern Actuarial Risk Theory - Using R, Springer, 2008;

2. A..J.McNeil, R. Frey, P. Embrechts, Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques, and Tools, Princeton University Press, 2021.

Literatura uzupełniająca:

Artykuły z czasopism: Mathematical Finance, Finance and Stochastics, Insurance: Mathematics and Economics

Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 70.00%

inne: 30.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (zakończony)

Okres: 2024-02-24 - 2024-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

See semester study programme.

Pełny opis:

The course shall provide students with the knowledge of mathematical models and methods used in practice for assesment of insurance and financial risks. Students shall be able to apply mathematical models and methods to quantify risk of financial and insurance institutions, and be aware of advantages and disadvantage of the models/methods applied. Additionally, students shall master certain concepts in probability theory, like moment generating functions, cumulant generating functions, conditional expectation and conditional variance. The course consists of several lectures on probability methods and theoretical foundations of quantitative risk models with examples of their applications. The course provides a starting point for studying more advanced topics in actuarial science and financial engineering. The prerequisite of the course is the good knowledge of calculus and foundations of probability theory encompassing the notion of discrete and continuous random variables.

Literatura:

Literatura podstawowa:

1. R.Kass, M.Goovaerts, J.Dhaene, M.Denuit, Modern Actuarial Risk Theory - Using R, Springer, 2008;

2. A..J.McNeil, R. Frey, P. Embrechts, Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques, and Tools, Princeton University Press, 2021.

Literatura uzupełniająca:

Artykuły z czasopism: Mathematical Finance, Finance and Stochastics, Insurance: Mathematics and Economics

Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 70.00%

inne: 30.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-02-23
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

See semester study programme.

Pełny opis:

The course shall provide students with the knowledge of mathematical models and methods used in practice for assesment of insurance and financial risks. Students shall be able to apply mathematical models and methods to quantify risk of financial and insurance institutions, and be aware of advantages and disadvantage of the models/methods applied. Additionally, students shall master certain concepts in probability theory, like moment generating functions, cumulant generating functions, conditional expectation and conditional variance. The course consists of several lectures on probability methods and theoretical foundations of quantitative risk models with examples of their applications. The course provides a starting point for studying more advanced topics in actuarial science and financial engineering. The prerequisite of the course is the good knowledge of calculus and foundations of probability theory encompassing the notion of discrete and continuous random variables.

Literatura:

Literatura podstawowa:

1. R.Kass, M.Goovaerts, J.Dhaene, M.Denuit, Modern Actuarial Risk Theory - Using R, Springer, 2008;

2. A..J.McNeil, R. Frey, P. Embrechts, Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques, and Tools, Princeton University Press, 2021.

Literatura uzupełniająca:

Artykuły z czasopism: Mathematical Finance, Finance and Stochastics, Insurance: Mathematics and Economics

Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 70.00%

inne: 30.00%

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
al. Niepodległości 162
02-554 Warszawa
tel: +48 22 564 60 00 http://www.sgh.waw.pl/
kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.1.0