Monte-Carlo-Methoden im Energiebereich
Seminar
In Salzburg (Österreich), Köln und Berlin
Beschreibung
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Kursart
Seminar
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Niveau
Mittelstufe
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Ort
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Dauer
2 Tage
Gerichtet an: Risikomanagement, Handel, Analyse, Portfoliomanagement, Beschaffung, Vertrieb oder andere Interessierte aus dem Bereich der Energiewirtschaft
Wichtige Informationen
Dokumente
- MonteCarloMethoden
Standorte und Zeitplan
Lage
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Hinweise zu diesem Kurs
gute Excel-Fertigkeiten werden vorausgesetzt
Meinungen
Dozenten
Ralf Zöller
Risikomanagement, Pricing, Statistik, Wirtschaftsmathematik, MS Excel
Geschäftsführer Emrald Risk Consulting GmbH, Wirtschaftsingeneur TU Berlin, Dipl.-Ing. Neben seiner Beratertätigkeit ist Herr Zöller seit über 10 Jahren als Trainer für Energieunternehmen und Banken tätig. Sein Schwerpunkt ist die praktische Umsetzung von Methoden aus Wirtschaftsmathematik und Statisitk.
Inhalte
MS Excel Intensiv-Workshop zur Energiewirtschaft:
Wir simulieren in Excel Futurespreise, Spotpreise u. a. Größen. Damit schaffen wir uns ein Universalwerkzeug zur Beantwortung komplexer Fragestellungen bei stochastischen Einflussfaktoren. Wir nutzen es für Bewertung und Risikoanalyse (VaR).
Seminar-Inhalte:
Monte-Carlo-Simulationen können zur Risikoanalyse oder zur Bewertung verwendet werden. In der Regel wird durch die Simulation eine Verteilung ermittelt, bei der ein Quantil (für Value-at-Risk) oder der Mittelwert (für Pricing) von Interesse sind. Häufig stellen Monte-Carlo-Methoden die einzige praktikable Möglichkeit zur Beantwortung der jeweiligen Fragestellung dar.
Gegenstand des Seminars ist nicht die Modellierung von stochastischen Prozessen, sondern deren Anwendung zur Simulation. Als Alternative zu Monte-Carlo wird die historische Simulation eingesetzt, bei der historischer Daten ohne eine stochastische Modellierung verwendet werden.
Im Seminar wird die gesamte Methodik der Monte-Carlo-Simulation ausführlich erklärt und ausgehend von einem leeren Sheet in Excel (ohne VBA) implementiert. Die Grundideen des Konzeptes der Optionsbewertung im Sinne von Black und Scholes werden erläutert, denn sie bilden auch die Grundlage des Monte-Carlo-Pricings.
Themen:
- Typische Fragestellungen in der Praxis
- geeignet verteilte Zufallszahlen erzeugen
- Normalverteilung und log- Normalverteilung
- zufällige Preise und Preisverläufe simulieren
- Korrelationen berücksichtigen
- Monte-Carlo-Simulationen in Excel ohne VBA
- Monte-Carlo Value-at-Risk
- Einführung Option Pricing
- Kalibrierung von Modellen
- Monte-Carlo-Pricing von Derivaten oder Verträgen
- Historische Simulationen als Alternative
- die Genauigkeit der Simulations-Ergebnisse
Monte-Carlo-Methoden im Energiebereich