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Finanzwissenschaftliche Analyse mit R

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In Berlin, Hamburg, Frankfurt Am Main und an 7 weiteren Standorten

1.350 
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Wichtige informationen

Tipologie Intensivseminar berufsbegleitend
Niveau Anfänger
Ort An 10 Standorten
Unterrichtsstunden 15h
Dauer 2 Tage
Beschreibung

Statistik - Finanzwissenschaftliche Analyse mit R                                                   

Einrichtungen (10)
Wo und wann

Lage

Beginn

Berlin
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Goethestr. 34, 13086

Beginn

auf Anfrage
Dresden (Sachsen)
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Rosenstraße 36, 01067

Beginn

auf Anfrage
Düsseldorf (Nordrhein-Westfalen, NRW)
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Stadttor 1

Beginn

auf Anfrage
Frankfurt Am Main (Hessen)
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Mainzer Landstraße 50, 60325

Beginn

auf Anfrage
Hamburg
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Stadthausbrücke 1-3, 20355

Beginn

auf Anfrage
Munster (Niedersachsen)
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Beginn

auf Anfrage
München (Bayern)
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Baaderstraße 88-90, 80469

Beginn

auf Anfrage
Stuttgart (Baden-Württemberg)
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Königstraße 10, 70173

Beginn

auf Anfrage
Wien (Australien)
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Mariahilfer Straße 123, 1060

Beginn

auf Anfrage
Zürich (Schweiz)
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Seefeldstrasse 69, 8008

Beginn

auf Anfrage
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Fragen & Antworten

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Was lernen Sie in diesem Kurs?

Grundlegende StatistikkenntnisseZeitreihenanalyse
Preismodelle
Risiko und Portfolio-Optimierung
Derivate

Themenkreis

Kurslevel:
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)

Erfahrung:
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

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.

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