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Seminar: Seminar zur Stochastik (Master): Energy - Details
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Lehrveranstaltung wird online/digital abgehalten.

General information

Subtitle Statistical Modelling of Energy Markets
Course number MTH-1410
Semester SS 2021
Current number of participants 6
expected number of participants 6
Home institute Rechnerorientierte Statistik und Datenanalyse
participating institutes Institut für Mathematik
Courses type Seminar in category Teaching
Participants Masterstudiengänge Mathematik, Wirtschaftsmathematik oder Mathematical Analysis and Modelling
Pre-requisites Stochastik 1-2
Hilfreiche Kenntnisse: Zeitreihenanalyse, Stochastische Differentialgleichungen
Learning organization - Blockseminar im Mai / Juni 2021 (ggf. per Videokonferenz)
- bis zu 3 Vorbereitungstermine mit Ihrem Betreuer (hier bitte jeweils möglichst konkrete Fragen stellen)
Performance record - Seminarvortrag (45 Minuten, ggf. per Videokonferenz)
- Handout (2-4 DIN-A4-Seiten mit den wichtigsten Punkten aus dem Vortrag),
Online/Digitale Veranstaltung Veranstaltung wird online/digital abgehalten.
Hauptunterrichtssprache deutsch
Literaturhinweise Ausgewählte Forschungsarbeiten
Miscellanea - Vorbesprechung: Freitag, 05.02.2021, 11:30 Uhr, als Zoom-Konferenz
- Anmeldung: Wenn Sie Fragen zum Seminar haben oder sich direkt anmelden wollen, schreiben Sie bitte eine E-Mail an gernot.mueller@math.uni-augsburg.de Bei großem Interesse entscheidet der Eingang Ihrer E-Mail über die Teilnahme.
ECTS points 6

Course location / Course dates

unspecified

Fields of study

Module assignments

Comment/Description

Viele komplexe Fragestellungen im Bereich der Energiemärkte können mit statistischen Modellen beantwortet werden. Einen großen Stellenwert nehmen insbesondere Strompreismodelle ein, wobei hier der Strompreis meist durch eine deterministische und eine stochastische Komponente ausgedrückt wird. Um die stochastische Komponente möglichst „perfekt“ zu modellieren, behilft man sich verschiedenster Werkzeuge aus der Statistik. In diesem Seminar sollen sowohl theoretische als auch angewandte Aspekte der statistischen Modellierung näher beleuchtet werden.

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