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Lernpfad

Angewandte Finanzen in R

Aktualisiert 01.2025
Erweitere deine Finanzkenntnisse in R. Lerne, wie du Portfolios bewertest, Kreditrisiken berechnest und GARCH Modelle zur Vorhersage der Volatilität erstellst.
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RAngewandte Finanzwissenschaft26 Std.2,352

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Beschreibung des Lernpfades

Angewandte Finanzen in R

Erweitere deine Finanzkenntnisse in R und lerne, wie du Daten manipulieren und bessere datengestützte Entscheidungen treffen kannst.Zu Beginn dieses Lernpfads lernst du, wie du Portfolios bewertest und Aktien mithilfe von Barwertansätzen, freiem Cashflow sowie Aktien- und Dividendendiskontierungsmodellen bewertest. Als Nächstes beschäftigst du dich mit Lebensversicherungsprodukten und lernst die Grundlagen des Finanzhandels kennen. In interaktiven Programmierübungen nutzt du leistungsstarke Bibliotheken wie quantmod, QRM, xts, zoo und quantstrat, um Kreditrisiken zu untersuchen und zu verwalten. Anschließend wendest du das Gelernte an, um Fragen zu beantworten, mit denen Finanzunternehmen häufig konfrontiert werden, z.B. wie man eine festverzinsliche Anleihe bewertet und die Rendite einer Anleihe schätzt. Auf dem Weg dorthin erstellst du auch GARCH Modelle und arbeitest mit echten Daten aus dem US Treasury, täglichen Microsoft-Renditen und S&P 500-Daten. Beginne diesen Lernpfad, um deine R-Finanzkenntnisse zu verbessern.

Voraussetzungen

Es gibt keine Voraussetzungen für diesen Track

  • Course

    1

    Quantitatives Risikomanagement in R

    In diesem Kurs arbeitest du mit Renditereihen von Risikofaktoren, untersuchst empirische Eigenschaften und schätzt den Value-at-Risk.

  • Course

    4

    Anleihebewertung und -analyse in R

    Lerne, wie du mit R Modelle entwickeln kannst, um Anleihen zu bewerten und zu analysieren und sie vor Zinsänderungen zu schützen.

  • Course

    7

    Finanzhandel in R

    Dieser Kurs geht auf die Grundlagen des Finanzhandels ein und zeigt, wie man mit Quantstrat signalbasierte Handelsstrategien entwickelt.

  • Course

    8

    Credit Risk Modeling in R

    Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

  • Course

    9

    GARCH Models in R

    Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.

Angewandte Finanzen in R
6 Kurse
Lernpfad
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