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Finanzas Aplicadas en R

Desarrolla tus habilidades financieras en R y aprende a manipular datos y a tomar mejores decisiones basadas en datos. Comenzarás este programa aprendiendo a evaluar portafolios y valorar acciones utilizando enfoques de valor actual, flujo de caja libre y modelos de descuento de acciones y dividendos. A continuación, explorarás los productos de seguros de vida y aprenderás los fundamentos del comercio financiero. Mediante ejercicios interactivos de codificación, utilizarás potentes bibliotecas, como quantmod, QRM, xts, zoo y quantstrat, para examinar y gestionar el riesgo crediticio. A continuación, aplicarás lo que has aprendido para responder a preguntas a las que se enfrentan habitualmente las empresas financieras, como por ejemplo cómo valorar un bono a tipo de interés fijo y estimar el rendimiento de un bono. Por el camino, también crearás modelos GARCH y te pondrás manos a la obra con datos reales del Tesoro de EEUU, rendimientos diarios de Microsoft y datos del S&P 500. Inicia este programa para mejorar tus conocimientos financieros de R.

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1
R
Quantitative Risk Management in R

Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.

5 hours

Foto de Alexander J. McNeil

Alexander J. McNeil

Professor of Actuarial Science at the University of York.

2
R
Equity Valuation in R

Learn the fundamentals of valuing stocks.

4 hours

Foto de Clifford Ang

Clifford Ang

Vice President at Compass Lexecon

3
R
Bond Valuation and Analysis in R

Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.

4 hours

Foto de Clifford Ang

Clifford Ang

Vice President at Compass Lexecon

4
R
Financial Trading in R

This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.

5 hours

Foto de Ilya Kipnis

Ilya Kipnis

Professional Quantitative Analyst and R programmer

5
R
Credit Risk Modeling in R

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

4 hours

Foto de Lore Dirick

Lore Dirick

Director of Data Science Education at Flatiron School

6
R
GARCH Models in R

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

4 hours

Foto de Kris Boudt

Kris Boudt

Professor of Finance and Econometrics at VUB and VUA

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