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Quantitative Risk Management in R

बुनियादीकौशल स्तर
अपडेट किया गया 01/2026
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
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RApplied Finance
5 घंटे
18 वीडियो
55 अभ्यास
4,350 XP
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पाठ्यक्रम विवरण

In Quantitative Risk Management (QRM), you will build models to understand the risks of financial portfolios. This is a vital task across the banking, insurance and asset management industries. The first step in the model building process is to collect data on the underlying risk factors that affect portfolio value and analyze their behavior. In this course, you will learn how to work with risk-factor return series, study the empirical properties or so-called "stylized facts" of these data - including their typical non-normality and volatility, and make estimates of value-at-risk for a portfolio.

पूर्व आवश्यकताएं

Manipulating Time Series Data in R
1

Exploring Market Risk-Factor Data

In this chapter, you will learn how to form return series, aggregate them over longer periods and plot them in different ways. You will look at examples using the qrmdata package.
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2

Real World Returns are Riskier Than Normal

In this chapter, you will learn about graphical and numerical tests of normality, apply them to different datasets, and consider the alternative Student t model.
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3

Real World Returns are Volatile and Correlated

In this chapter, you will learn about volatility and how to detect it using act plots. You will learn how to apply Ljung-Box tests for serial correlation and estimate cross correlations.
अध्याय शुरू करें
4

Estimating Portfolio Value-at-Risk (VaR)

In this chapter, the concept of value-at-risk and simple methods of estimating VaR based on historical simulation are introduced.
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Quantitative Risk Management in R
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