Columbia University
Optimierungsmethoden in der Vermögensverwaltung
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Optimierungsmethoden in der Vermögensverwaltung

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Financial Engineering und Risikomanagement

Unterrichtet auf Englisch

Einige Inhalte können nicht übersetzt werden

Garud Iyengar
Ali Hirsa
Martin Haugh

Dozenten: Garud Iyengar

7.976 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

4.7

(37 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

14 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Börsengehandelte Fonds (ETFs)
  • Kategorie: Value at Risk (VaR)
  • Kategorie: risikomessungen
  • Kategorie: transaktionskosten-Modellierung
  • Kategorie: Capital Asset Pricing Model (CAPM)

Wichtige Details

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 6 Module

Das ist alles enthalten

1 Video3 Lektüren1 Diskussionsthema

In diesem Modul werden wir Themen im Zusammenhang mit der Mean-Variance-Analyse und dem Capital Asset Pricing Model (CAPM) behandeln, einer grundlegenden Theorie für die Portfolioauswahl. Das CAPM kann verwendet werden, um risikoreiche Vermögenswerte auf dem Markt zu bewerten. Wir beginnen mit der Mean-Variance-Analyse, um ein optimales Portfolio auf einem arbitragefreien Markt zu konstruieren. Dann werden wir die effiziente Grenze und die Kapitalmarktlinie vorstellen. Schließlich verwenden wir Excel, um die Mean-Variance-Optimierung zu implementieren und ein Portfolio mit der höchsten Sharpe Ratio zu konstruieren. In der Praxis können die Mean-Variance-Analyse und das CAPM auch auf andere Preisfindungsmethoden wie das Faktormodell ausgeweitet werden. In der Aufgabe müssen Sie die Mean-Variance-Analyse anwenden, um die Portfolioauswahl, die Berechnung der Sharpe Ratio und die Preisbildung für riskante Vermögenswerte usw. durchzuführen.

Das ist alles enthalten

11 Videos1 Lektüre4 Quizzes

Das ist alles enthalten

3 Lektüren2 Quizzes1 Diskussionsthema

In diesem Modul zeigen wir die Schwierigkeiten bei der Implementierung von Mean-Variance auf und stellen mögliche Methoden zur Verbesserung der geschätzten Grenze vor, indem wir die Beschränkungen überarbeiten und die Parameterschätzung ändern. VaR und CVaR werden als unterschiedliche Messungen des Risikos jenseits der Varianz vorgestellt. In der zweiten Lektion lernen wir außerdem gängige ETFs und deren Renditen und Volatilität kennen. ETFs spielen aufgrund ihrer geringen Kosten, ihrer Steuereffizienz und ihres aktienähnlichen Verhaltens eine wichtige Rolle im Handel und in der Vermögensverwaltung. In der letzten Lektion werden wir einige Fakten über typische statistische Verzerrungen und Fallstricke sowie die zugrunde liegenden Gründe vorstellen. Dies kann uns daran erinnern, bei der statistischen Schätzung vorsichtiger zu sein. Wenn Sie Fragen haben, sollten Sie sich im Diskussionsforum an uns wenden.

Das ist alles enthalten

12 Videos1 Lektüre5 Quizzes

Das ist alles enthalten

3 Lektüren4 Quizzes

In der realen Welt fallen Transaktionskosten an, wenn wir Vermögenswerte auf dem Markt kaufen oder verkaufen. Wie man Transaktionskosten modelliert, ist eine Schlüsselfrage bei der Portfolioausführung. In diesem Modul lernen wir die grundlegenden Mikrostrukturen des Marktes kennen, einschließlich Orderbuch, Geld-Brief-Spanne, Messung der Liquidität und deren Auswirkungen auf die Transaktionskosten. Anschließend bereichern wir Mean-Variance-Portfoliostrategien durch die Berücksichtigung von Transaktionskosten. Durch das Erlernen dieses Moduls werden Sie besser darauf vorbereitet sein, mit realen Anlageproblemen umzugehen.

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7 Videos1 Lektüre3 Quizzes

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.5 (12 Bewertungen)
Garud Iyengar
Columbia University
7 Kurse437.029 Lernende
Ali Hirsa
Columbia University
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Martin Haugh
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7 Kurse437.029 Lernende

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Geprüft am 6. Feb. 2023

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Geprüft am 4. März 2022

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Geprüft am 20. Jan. 2022

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