Modellierung derivater Finanzinstrumente : Theorie und Implementierung Grundlegende Begriffe Diskrete Modelle Übergang zu zeitstetigen Modellen – Einführung in numerische Methoden Das Black Scholes Modell Martingalmethoden Amerikanische Optionen Pfadabhängige Optionen Zeitstetige Zinsstrukturmodelle. Grundlegende Begriffe wie fehlendes Arbitrage fairer Preis vollständiger Markt und Martingal werden anhand von einem Markt mit einem risikolosen Bond und einer Aktie definiert. Anschließend wird mit dem Übergang zum zeitstetigen Modell die Black Scholes Formel für Optionen hergeleitet und die Faktoren zur praktischen Implementierung eingeführt. Im umfangreichen dritten Kapitel werden Methoden der stochastischen Analysis wie die Ito Formel abgeleitet und der klassische Ansatz nach Black Scholes mittels der stochastischen Differenzialgleichung präsentiert. Der Ansatz über die Martingaltheorie nach Kreps und Harrison ist der Gegenstand am Beginn des vierten Kapitels was für die Bewertung komplexer Optionen (amerikanische und exotische) notwendig ist. Im letzten Kapitel sind die Grundlagen der Zinsstrukturmodelle Gegenstand der Betrachtung. Die Bewertung innerhalb der verschiedenen Ansätze (mittels Zinskurvenmodelle oder der Vorwärtsrate) wird diskutiert. In allen Abschnitten werden numerische Methoden angegeben die mit Programmen zur praktischen Illustration implementiert werden. Arbitragetheorie anhand von diskreten Finanzmodellen Black Scholes Theorie (Cox Ross Rubinstein Herleitung) Zeitstetige Modelle und stochastische Differenzialgleichungen Martingaltheorie Amerikanische und exotische Optionen Zinsstrukturmodelle Numerische Methoden Softwareimplementierung Studierende der Mathematik Finanz und Wirtschaftsmathematik bzw. Wirtschaftswissenschaften an Universitäten und Fachhochschulen Praktiker und Berufeinsteiger in der Finanzwirtschaft insbesondere Praktiker mit Interesse an den theoretischen Grundlagen der Bewertung von Finanzderivaten Prof. Dr. Georg Schlüchtermann Mathematisches Institut Ludwig Maximilians Universität München Dr. Stefan Pilz Mathematisches Institut Ludwig Maximilians Universität München.