Finanzwissenschaftliche Analyse mit R
Seminar
In Frankfurt Am Main, Hamburg, München und an 7 weiteren Standorten
Beschreibung
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Kursart
Intensivseminar berufsbegleitend
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Niveau
Anfänger
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Ort
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Unterrichtsstunden
15h
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Dauer
2 Tage
Statistik - Finanzwissenschaftliche Analyse mit R
Standorte und Zeitplan
Lage
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Meinungen
Themen
- Grundlegende StatistikkenntnisseZeitreihenanalyse
- Preismodelle
- Risiko und Portfolio-Optimierung
- Derivate
Inhalte
Einsteiger
Zielgruppe:
Datenanalysten
Voraussetzungen:
Grundlegende Statistikkenntnisse
Methode:
Vortrag mit Beispielen und Übungen.
Seminarziele:
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.
Themen:
A. Zeitreihenanalyse
Dauer:0.5 Tage
Übersicht über Eigenschaften von Zeitreihen - Lineare und nicht-lineare Zeitreihen - Ko-Integration von Zeitreihen - Modelle: (nicht)lineare Regression, ARIMA und GARCH
B. Preismodelle
Dauer:0.5 Tage
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
C. Risiko und Portfolio-Optimierung
Dauer:0.75 Tage
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
D. Derivate
Dauer:0.25 Tage
Cox-Ross-Rubinstein(CRR) Modell - Die 5 Griechen - Implizite Volatilität
Unsere dozenten
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" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-23-1)
- "System und Systematik von Fragebögen" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-26-2)
- "Oracle SQL" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-41-5)
- "SQL Server 2012: Data Mining und multivariate Verfahren" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-85-9)
- "SQL und relationale Datenbanken" (Comelio Medien, 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.
Webseite:
- http://www.marco-skulschus.de
- http://de.wikipedia.org/wiki/Marco_Skulschus
Referenzkurse:
- Statistik mit R
- Dummy
Zusätzliche Informationen
Finanzwissenschaftliche Analyse mit R