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R - Finanzwissenschaftliche Analyse mit R

Details

ID 1252618
Klassenraum 2 Tage 9:00-16:30
Webinar 4 Tage 9:00-12:30
Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen.
Vorwissen Grundlegende Statistikkenntnisse
Zielgruppe Datenanalysten


R Finanzwissenschaftliche Analyse mit R Training

Beschreibung

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



Spezial

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



R Finanzwissenschaftliche Analyse mit R Training

Services

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

Übersicht

R Finanzwissenschaftliche Analyse mit R TrainingFinanzmathematische 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

Wir überarbeiten gerade unsere Webseite und die Seminare. Neue Termine gibt es erst ab 2025. Wir bieten dieses Seminar weiterhin als Inhouse-Seminar für Sie und Ihr Team an.

Inhalt

R Finanzwissenschaftliche Analyse mit R Seminar
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

R Finanzwissenschaftliche Analyse mit R Trainer

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.

R Finanzwissenschaftliche Analyse mit R Trainer