El Máster en Estocástica y Ciencia de Datos es un programa de posgrado de dos años que prepara a los estudiantes con una formación moderna en métodos probabilísticos, estadísticos y computacionales. El programa proporcionará conocimientos sobre temas clave de Matemática Aplicada, Probabilidad, Estadística y Aprendizaje Automático.

Tiempo discreto y continuo Cadenas de Markov, procesos de Poisson, paseos aleatorios, procesos de ramificación, tiempos de primer paso, recurrencia y transitoriedad, distribuciones estacionarias. Los estudiantes de maestría que no son de Estadística pueden considerar tomar STATS 215 en su lugar.

Estocástico Tasas de Interés cubre temas prácticos como la calibración, la implementación numérica y limitaciones del modelo en detalle. Los autores proporcionan numerosos ejercicios y ejemplos cuidadosamente escogidos para ayudar a los estudiantes a adquirir las habilidades necesarias para lidiar con el modelado de la tasa de interés en un entorno real.

Los autores estudian el proceso de Wiener y las integrales de Itô con cierto detalle, con un enfoque en los resultados necesarios para el modelo de valoración de opciones Negro-Scholes. Después de desarrollar las propiedades requeridas martingala de este proceso, la construcción de la integral y la fórmula de Itô (demostrado en detalle) se convierten en el centro de mesa, tanto para la teoría y las aplicaciones, y para proporcionar ejemplos concretos de ecuaciones diferenciales estocásticas utilizados en las finanzas.