Odjel za matematiku

Odabrane primjene vjerojatnosti

M125 (2+0+1) - 4 ECTS boda

 

OSNOVNE INFORMACIJE

Kolegij Odabrane primjene vjerojatnosti izvodi se u ljetnom semestru prve ili druge godine sveučilišnog diplomskog studija matematike, smjer Financijska matematika i statistika. Cilj kolegija je upoznati studente s različitim primjenama vjerojatnosti i stohastičkim modelima te ilustrirati praktične primjene teorijskih koncepata iz teorije vjerojatnosti i slučajnih procesa. Poseban naglasak bit će na primjenama u drugim znanostima, primjerice biologiji, ekonomiji, financijama, aktuarstvu i drugim. 

  • Sadržaj kolegija možete dohvatiti na sljedećem linku (pdf).
 NASTAVNIKKONZULTACIJE
VODITELJ KOLEGIJA

izv. prof. dr. sc. Danijel Grahovac

izv. prof. dr. sc. Nenad Šuvak

vrijeme konzultacija

vrijeme konzultacija

 

LITERATURA

OSNOVNA LITERATURA

  1. P. Embrechts, C. Klüppelberg, T. Mikosch, Modelling extremal events: for insurance and finance, Springer-Verlag, Berlin, 1997.

DODATNA LITERATURA

  1. J. Albert, J. Bennett, J. J. Cochran (editors), Anthology of statistics in sports. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2005.
  2. H. Albrecher, S. Asmussen, Ruin probabilities, World Scientific, Singapore, 2010.
  3. T. R. Bielecki, M. Rutkowski, Credit risk: modeling, valuation and hedging. Springer Science & Business Media, 2013.
  4. W. M. Bolstad, J. M. Curran, Introduction to Bayesian statistics. John Wiley & Sons, 2016.
  5. D. Brigo, M. Morini, A. Pallavicini, Counterparty credit risk, collateral and funding: with pricing cases for all asset classes, John Wiley & Sons, 2013.
  6. R. Durrett, Probability models for DNA sequence evolution, Springer Science & Business Media, 2008.
  7. J. E. Gentle, Random number generation and Monte Carlo methods, Springer Science & Business Media, 2006.
  8. H. U. Gerber, E. S. W. Shiu, Optimal dividends: analysis with Brownian motion, North American Actuarial Journal 8(2004), 1-20
  9. T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference and Prediction, Springer, 2017.
  10. G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani, An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, Springer, 2021.

 

RASPORED PREDAVANJA I VJEŽBI

Izvedbeni program kolegija Odbrane primje vjerojatnosti realizira se s fondom od 45 sati (tjedno 2 sata predavanja i 1 sat seminara). Pohađanje predavanja i vježbi je obaveno.
 TERMINPREDAVAONICA
PREDAVANJA I SEMINARI petak, 11-14h  D7

 

PRAVILA POLAGANJA ISPITA

Vrednovanje znanja i polaganje kolegija uključuje sljedeće komponente:

  • samostalni rad na izabranoj temi seminara
    • uključuje redovito prisustvovanje nastavi uz kontinuirano praćenje napretka, konzultacije s nastavnicima, pisani izvještaj s popratnim R kodom, prezentaciju i u konačnici izlaganje kompletnih rezultata pred drugim studentima
  • završni pismeni ispit, koji se vrednuje na sljedeći način:
    • 50%-64%: dovoljan(2); 65%-79%: dobar(3); 80%-90%: vrlo dobar(4); 91%-100%: izvrstan (5)
  • studenti koji ne ostvare barem 50% na završnom pismenom ispitu polažu ga u terminima ispitnim rokova
  • konačna ocjena izvodi se iz ocjene završnog pismenog ispita i seminara.

 

NASTAVNI MATERIJALI

 Uvodno predavanje -  

 

OBAVIJESTI

  • Sve obavijesti i nastavni materijali bit će postavljeni na MS Teams kanal kolegija.
    • kod za pristup kolegiju na Teams:

 

 

You are not authorised to post comments.

Comments powered by CComment