응용 금융 R에서

업데이트됨 2026. 3.

R을 활용하여 금융 분석 능력을 향상시키세요. 포트폴리오 평가, 신용 위험 계산, 그리고 변동성을 예측하는 GARCH 모델 구축 방법을 배워보세요.

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트랙 설명

응용 금융 R에서

R을 활용하여 금융 분석 능력을 향상시키고, 데이터를 조작하고 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 내리는 방법을 배우세요.이 과정에서는 현재 가치 접근법, 잉여 현금 흐름, 자기자본 할인 모델 및 배당 할인 모델을 사용하여 포트폴리오를 평가하고 주식 가치를 산정하는 방법을 배우는 것으로 시작합니다. 다음으로는 생명 보험 상품을 살펴보고 금융 거래의 기초를 배우게 됩니다. 대화형 코딩 연습을 통해 quantmod, QRM, xts, zoo, quantstrat 등의 강력한 라이브러리를 사용하여 신용 위험을 분석하고 관리하게 됩니다. 그런 다음 배운 내용을 적용하여 고정 금리 채권의 가치를 평가하고 채권 수익률을 추정하는 방법 등 금융 회사에서 흔히 접하는 질문에 답하게 됩니다. 이 과정에서 GARCH 모델을 만들고 미국 재무부, 마이크로소프트 일일 수익률, S&P 500 데이터와 같은 실제 데이터를 직접 다뤄보게 됩니다. R을 활용한 재무 관련 기술을 향상시키려면 이 과정을 시작하세요.

필수 조건

이 과정에는 사전 요구 사항이 없습니다.

Course
1
R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)
위험요인 수익률 시계를 다루고, 실증적 특성을 분석하며, value-at-risk를 추정합니다.
Course
2
R로 하는 주식 가치평가
주식 가치 평가의 기초를 익히세요.
Course
4
R로 배우는 채권 가치 평가와 분석
R로 채권을 평가·분석하고, 금리 변동으로부터 보호하는 모델을 개발하는 방법을 학습합니다.
Course
7
R로 배우는 금융 트레이딩
이 과정은 금융 거래의 기초와 QuantStrat을 활용하여 신호 기반 거래 전략을 구축하는 방법을 다룹니다.
Course
8
R로 배우는 신용 위험 모델링
로지스틱 회귀 분석과 의사 결정 트리를 활용하여 실제 환경에서 신용 위험을 모델링하는 통계적 모델링을 적용한다.
Course
9
R에서의 GARCH 모델
변동하는 변동성과 VaR 예측을 위해 GARCH 모델을 정의하고 적합합니다.