University of Illinois Urbana-Champaign
Anwendung von Datenanalyse im Finanzwesen

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University of Illinois Urbana-Champaign

Anwendung von Datenanalyse im Finanzwesen

Sung Won Kim
Jose Luis Rodriguez

Dozenten: Sung Won Kim

25.582 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4

(214 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 23 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
92%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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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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21 Quizzes

Unterrichtet in Englisch

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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

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.6 (49 Bewertungen)
Sung Won Kim
University of Illinois Urbana-Champaign
1 Kurs25.582 Lernende
Jose Luis Rodriguez
University of Illinois Urbana-Champaign
1 Kurs25.582 Lernende

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KP
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Geprüft am 3. Juli 2023

SG
5

Geprüft am 13. Mai 2020

VG
4

Geprüft am 2. Mai 2020

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