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58989-01 - Vorlesung: Computing for Business and Economics 3 KP

Semester Herbstsemester 2022
Angebotsmuster Jedes Herbstsemester
Dozierende Dietmar Maringer (dietmar.maringer@unibas.ch, BeurteilerIn)
Inhalt This course provides an introduction to different computational methods relevant in economics and business, combining theoretical concepts with hands-on implementations. The main topics are:
* introduction to programming with Python,
* selected topics from computer science (software engineering, algorithms, data structures)
* fundamental numerical techniques (roots, systems of equations, unconstrained optimization), and
* basics of Monte Carlo simulation.
Lernziele Participants will be able to implement economic and business models and to solve them numerically, using Python. This course is also meant as foundation for subsequent courses with strong computational components.
Literatur Langtangen, H. P. A Primer on Scientific Programming Using Python Springer, 2014

Miranda, M. J. & Fackler, P. L. Applied Computational Economics and Finance The MIT Press, 2002

Brandimarte, P. Numerical Methods in Finance and Economics, Wiley-Interscience, 2006

Gilli, M.; Maringer, D. & Schumann, E. Numerical Methods and Optimization in Finance, Academic Press, 2nd edition 2019. (or 1st ed., 2011)

 

Anmeldung zur Lehrveranstaltung Registration: Please enrol in the Online Services before the course starts. EUCOR-Students and students of other Swiss Universities have to enrol at the students administration office (studseksupport1@unibas.ch) within the official enrolment period. In order to get access to ADAM in time, it is best to enrol before the course starts though.
Enrolment = Registration for the exam!
Unterrichtssprache Englisch
Einsatz digitaler Medien kein spezifischer Einsatz

 

Intervall wöchentlich
Datum 22.09.2022 – 28.10.2022
Zeit Donnerstag, 10.15-12.00 Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Grosses PC-Labor S18 HG.37
Freitag, 10.15-12.00 Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Grosses PC-Labor S18 HG.37
Datum Zeit Raum
Donnerstag 22.09.2022 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Grosses PC-Labor S18 HG.37
Freitag 23.09.2022 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Grosses PC-Labor S18 HG.37
Donnerstag 29.09.2022 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Grosses PC-Labor S18 HG.37
Freitag 30.09.2022 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Grosses PC-Labor S18 HG.37
Donnerstag 06.10.2022 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Grosses PC-Labor S18 HG.37
Freitag 07.10.2022 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Grosses PC-Labor S18 HG.37
Donnerstag 13.10.2022 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Grosses PC-Labor S18 HG.37
Freitag 14.10.2022 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Grosses PC-Labor S18 HG.37
Donnerstag 20.10.2022 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Grosses PC-Labor S18 HG.37
Freitag 21.10.2022 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Grosses PC-Labor S18 HG.37
Donnerstag 27.10.2022 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Grosses PC-Labor S18 HG.37
Freitag 28.10.2022 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Grosses PC-Labor S18 HG.37
Module Modul: Core Courses in Data Science and Computational Economics (Masterstudium: Wirtschaftswissenschaften)
Modul: Core Courses in Finance and Money (Masterstudium: Finance and Money)
Modul: Field Electives in Economics and Public Policy (Masterstudium: Economics and Public Policy)
Modul: Field Electives in Finance and Money (Masterstudium: Finance and Money)
Modul: Fundamentals in Business and Technology (Masterstudium: Business and Technology)
Modul: Specific Electives in Business and Economics (Masterstudium: Wirtschaftswissenschaften)
Modul: Specific Electives in Data Science and Computational Economics (Masterstudium: Wirtschaftswissenschaften)
Vertiefungsmodul: Quantitative Methods (Masterstudium: Wirtschaftswissenschaften (Studienbeginn vor 01.08.2021))
Leistungsüberprüfung Leistungsnachweis
Hinweise zur Leistungsüberprüfung Active participation, assignments, and written final exam. Details to be agreed during the course.

written exam:
An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung An-/Abmelden: Belegen resp. Stornieren der Belegung via MOnA
Wiederholungsprüfung keine Wiederholungsprüfung
Skala 1-6 0,1
Wiederholtes Belegen beliebig wiederholbar
Zuständige Fakultät Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät / WWZ, studiendekanat-wwz@unibas.ch
Anbietende Organisationseinheit Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät / WWZ

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