Dieser Kurs gibt Ihnen einen Überblick über die Finanzanalytik. Sie werden lernen, warum, wann und wie Sie Finanzanalysen in realen Situationen anwenden können. Sie lernen Techniken zur Analyse von Zeitreihendaten kennen und erfahren, wie Sie das in der modernen Portfoliotheorie dargelegte Risiko-Ertrags-Verhältnis auswerten können. Auch wenn der Schwerpunkt auf den Preisen, Renditen und Risiken von Unternehmensaktien liegt, können die analytischen Techniken auch in anderen Bereichen eingesetzt werden. Eine kurze Einführung in den algorithmischen Handel rundet den Kurs ab. Nach Abschluss dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein, Zeitreihendaten zu verstehen, Prognosen zu erstellen und die Wirksamkeit der Schätzungen zu bestimmen. Außerdem werden Sie in der Lage sein, ein Portfolio von Vermögenswerten unter Verwendung aktueller Aktienkursdaten zu erstellen und dabei Risiko und Ertrag zu optimieren. Das Verstehen von Finanzdaten ist eine wichtige Fähigkeit für Analysten, Manager oder Berater.
Anwendung von Datenanalyse im Finanzwesen
Dozenten: Sung Won Kim
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Was Sie lernen werden
Verstehen Sie den Prognoseprozess
Beschreiben Sie Zeitreihendaten
Entwickeln Sie ein ARIMA-Modell
Verstehen Sie einen grundlegenden Handelsalgorithmus
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Risikoanalyse
- Kategorie: Algorithmischer Handel
- Kategorie: Zeitreihenanalyse und -prognose
- Kategorie: Portfolio Management
- Kategorie: Finanzanalyse
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In diesem Kurs werden wir eine Reihe von finanzanalytischen Techniken vorstellen. Sie werden lernen, warum, wann und wie Sie Finanzanalysen in realen Situationen anwenden können. Wir werden Techniken zur Analyse von Zeitreihendaten erforschen und lernen, wie man das in der modernen Portfoliotheorie dargelegte Risiko-Ertrags-Verhältnis bewertet. Der Schwerpunkt liegt zwar auf den Preisen, Renditen und Risiken von Unternehmensaktien, aber die analytischen Techniken können auch in anderen Bereichen eingesetzt werden. Eine kurze Einführung in den algorithmischen Handel rundet den Kurs ab.
Das ist alles enthalten
4 Videos5 Lektüren1 Quiz
In diesem Modul geben wir Ihnen einen Überblick über die Finanzanalytik. Die Studenten lernen, warum, wann und wie man Finanzanalysen in realen Situationen anwendet. Wir werden Techniken zur Analyse von Zeitreihendaten erforschen und lernen, wie man das in der modernen Portfoliotheorie dargelegte Risiko-Ertrags-Verhältnis auswertet. Obwohl wir uns hauptsächlich auf die Preise, Renditen und Risiken von Unternehmensaktien konzentrieren werden, können die analytischen Techniken auch in anderen Bereichen eingesetzt werden. Eine kurze Einführung in den algorithmischen Handel rundet den Kurs ab.
Das ist alles enthalten
7 Videos2 Lektüren5 Quizzes1 Unbewertetes Labor
Wir werden analytische Methoden zur Analyse von Zeitreihendaten einführen, um Prognosemodelle zu erstellen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Die Teilnehmer lernen, wie man Finanzdaten analysiert, die normalerweise als Zeitreihendaten dargestellt werden. Zu den Themen gehören die Prognose von Leistungskennzahlen, gleitender Durchschnitt, exponentielle Glättungsmethoden und die Holt-Winters-Methode.
Das ist alles enthalten
15 Videos2 Lektüren7 Quizzes1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul beginnen wir mit der Stationarität, dem ersten und notwendigen Schritt bei der Analyse von Zeitreihendaten. Die Teilnehmer lernen, wie man feststellt, ob eine Zeitreihe stationär ist oder nicht, und wie man nichtstationäre Daten in stationäre Daten umwandelt. Als nächstes werden wir ein grundlegendes Prognosemodell untersuchen: ARIMA. Die Studenten lernen, wie man mit R ein ARIMA-Prognosemodell erstellt.
Das ist alles enthalten
11 Videos2 Lektüren4 Quizzes1 Unbewertetes Labor
Wir werden einige grundlegende Messungen der modernen Portfoliotheorie einführen. Die Studenten werden verstehen, was Risiko und Rendite sind, wie man sie ausbalanciert und wie man ein Anlageportfolio bewertet.
Das ist alles enthalten
15 Videos4 Lektüren4 Quizzes1 Unbewertetes Labor1 Plug-in
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Geprüft am 2. Mai 2020
Geprüft am 31. Mai 2020
Geprüft am 20. Juli 2020
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