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R - Finanzwissenschaftliche Analyse mit R

Details

ID 1252618
Klassenraum 2 Tage
Webinar 4 Tage
Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen.
Vorwissen Grundlegende Statistikkenntnisse
Zielgruppe Datenanalysten



Verwenden Sie die verschiedenen Pakete in R, mit denen Sie viele finanzwissenschaftliche Analysen direkt in RStudio durchführen können.



Greifen Sie auf R zurück, wenn Sie finanzwissenschaftliche Analysen durchführen wollen.

Services:

  • Mittagessen / Catering
  • Hilfe bei Hotel / Anreise
  • Comelio-Zertifikat
  • Flexibel: Bis 10 Tage vorher kostenlos stornieren

Übersicht

Finanzmathematische und finanzwissenschaftliche Fragestellungen lassen sich statistisch mit R formulieren und lösen. Dieses Seminar stellt geeignete statistische Methoden und dere Implementierung in R vor, um Fragestellungen aus dem Bereich der Zeitreihenanalyse (Prognose und Ermittlung von Abhängigkeiten sowie Volatilität) und der Regression (lilnear und nicht-linear, uni- und multivariat) zu behandeln. Das Seminar deckt dabei finanzwissenschaftliche Themen wie die Portfolioptomierung, das Kapitalgutpreismodell (Capital-Asset-Pricing-Model, CAPM) und das Arbitragepreismodell (Arbitrage Pricing Model, APM) sowie die Behandlung von Risiko (Kreditrisiko, Extremwerte, Behandlung von Risikomaßen wie Value-at-Risk und Expected Shortfall) ab.

Termine

  • 2020-Nov-12 - Nov-13
  • 2021-Jan-21 - Jan-22
  • 2021-Apr-01 - Apr-02
  • 2021-Jun-10 - Jun-11

1250 EUR zzgl. MwSt.

Standort | Anmeldung

  • 2020-Nov-05 - Nov-06
  • 2021-Jan-14 - Jan-15
  • 2021-Mar-25 - Mar-26
  • 2021-Jun-03 - Jun-04

1300 EUR zzgl. MwSt.

Standort | Anmeldung

  • 2020-Oct-29 - Oct-30
  • 2021-Jan-07 - Jan-08
  • 2021-Mar-18 - Mar-19
  • 2021-May-27 - May-28

1300 EUR zzgl. MwSt.

Standort | Anmeldung

  • 2020-Oct-29 - Oct-30
  • 2021-Jan-07 - Jan-08
  • 2021-Mar-18 - Mar-19
  • 2021-May-27 - May-28

1300 EUR zzgl. MwSt.

Standort | Anmeldung

  • 2020-Nov-12 - Nov-13
  • 2021-Jan-21 - Jan-22
  • 2021-Apr-01 - Apr-02
  • 2021-Jun-10 - Jun-11

1300 EUR zzgl. MwSt.

Standort | Anmeldung

  • 2020-Oct-29 - Oct-30
  • 2021-Jan-07 - Jan-08
  • 2021-Mar-18 - Mar-19
  • 2021-May-27 - May-28

1300 EUR zzgl. MwSt.

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  • 2020-Nov-05 - Nov-06
  • 2021-Jan-14 - Jan-15
  • 2021-Mar-25 - Mar-26
  • 2021-Jun-03 - Jun-04

1280 EUR zzgl. MwSt.

Standort | Anmeldung

  • 2020-Nov-12 - Nov-13
  • 2021-Jan-21 - Jan-22
  • 2021-Apr-01 - Apr-02
  • 2021-Jun-10 - Jun-11

1350 EUR zzgl. MwSt.

Standort | Anmeldung

  • 2020-Oct-26 - Oct-29
  • 2021-Jan-04 - Jan-07
  • 2021-Mar-15 - Mar-18
  • 2021-May-24 - May-27

750 EUR zzgl. MwSt.

Standort | Anmeldung


Inhalt

Zeitreihenanalyse

Übersicht über Eigenschaften von Zeitreihen - Lineare und nicht-lineare Zeitreihen - Ko-Integration von Zeitreihen - Modelle: (nicht)lineare Regression, ARIMA und GARCH

Preismodelle

Übersicht über das Capital Asset Pricing Model (CAPM), das Arbitrage Pricing Model (APM) und die Security Market Line (SML) - Regression für Security Characteristic Line(SCL) für die Market Risk Premium (MRP) - Festverzinsliche Wertpapiere - Modellermittlung, Test und Validierung

Risiko und Portfolio-Optimierung

Robuste Portfolio-Optimierung - Analyse von Diversifizierung - Geeignete statistische Verteilungen für Auszahlungen - Extremwert-Theorie und Extremwert-Modelle - Volatilität - Abhängigkeiten, Korrelation - Copulas - Risiko-optimale Portfolio: Varianzminimales Portfolios, VaR und CVaR

Derivate

Cox-Ross-Rubinstein(CRR) Modell - Die 5 Griechen - Implizite Volatilität

Dozent/in

Unser Trainer für Statistik und Data-Mining mit R Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken, Datenanalyse und als Berater für statistische Analyse mit R. Teilnehmer/innen seiner R-Seminare sind Betriebswirte / Volkswirtschaftler, Ingenieure und Doktoranden, die für Statistik und Data Mining R einsetzen wollen.

Veröffentlichungen
  • Grundlagen empirische Sozialforschung ISBN 978-3-939701-23-1
  • System und Systematik von Fragebögen ISBN 978-3-939701-26-2
  • Oracle SQL ISBN 978-3-939701-41-5
  • SQL Server 2012: Data Mining und multivariate Verfahren ISBN 978-3-939701-85-9
  • SQL und relationale Datenbanken ISBN 978-3-939701-52-1
Projekte

Als Berater konzipiert Herr Skulschus Analysesysteme auf Basis von relationalen Datenbanken und entwickelt dann statistische Modelle und Analysen mit R-Programmierung. Zu seinen Kunden zählen Marktforschungsunternehmen, Marketing-Abteilungen sowie Abteilungen für die Qualitätssicherung und Prozessoptimierung oder auch Forschungseinrichtungen.

Forschung

Er leitete ein mehrjähriges Forschungsprojekt zur Entwicklung eines Fragebogensystems mit ontologie-basiertem Datenmodell und innovativen Frage-Antwort-Darstellungen. Förderung durch das BMWi und Zusammenarbeit mit verschiedenen Universitäten.