Build your ultimate AI agent
Descrierea cursului
În cadrul Managementului Cantitativ al Riscului (MCR), vei construi modele pentru a înțelege riscurile portofoliilor financiare. Aceasta este o sarcină esențială în sectoarele bancar, de asigurări și de administrare a activelor. Primul pas în procesul de construire a modelelor constă în colectarea datelor despre factorii de risc care influențează valoarea portofoliului și în analiza comportamentului acestora. În acest curs, vei învăța să lucrezi cu serii de randamente ale factorilor de risc, să studiezi proprietățile empirice – cunoscute și ca „fapte stilizate" – ale acestor date, inclusiv non-normalitatea și volatilitatea lor tipice, și să estimezi valoarea la risc pentru un portofoliu.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Explorarea datelor privind factorii de risc de piață
În acest capitol, vei învăța cum să formezi serii de randamente, să le agregi pe perioade mai lungi și să le reprezinți grafic în diferite moduri. Vei explora exemple folosind pachetul qrmdata.
- Bun venit la curs!50 XP
- Explorarea seriilor de timp ale factorilor de risc: indici bursieri100 XP
- Explorarea seriilor de timp ale factorilor de risc: acțiuni individuale100 XP
- Explorarea datelor despre factorii de risc: cursuri de schimb valutar100 XP
- Randamentele factorilor de risc50 XP
- Explorarea seriilor de randamente100 XP
- Moduri diferite de a reprezenta grafic seriile de factori de risc și de randamente100 XP
- Agregarea log-randamentelor50 XP
- Agregarea seriilor de log-randamente100 XP
- Un test despre agregarea randamentelor logaritmice50 XP
- Explorarea altor tipuri de factori de risc50 XP
- Date despre mărfuri100 XP
- Date privind rata dobânzii100 XP
2
Randamentele din lumea reală sunt mai riscante decât normalul
În acest capitol, vei învăța despre testele grafice și numerice ale normalității, le vei aplica pe diverse seturi de date și vei analiza modelul alternativ al distribuției t Student.
3
Randamentele din lumea reală sunt volatile și corelate
În acest capitol, vei învăța despre volatilitate și cum să o detectezi folosind grafice ACF. Vei aplica testele Ljung-Box pentru corelație serială și vei estima corelații încrucișate.
4
Estimarea valorii la risc (VaR) a portofoliului
În acest capitol sunt introduse conceptul de valoare la risc și metodele simple de estimare a VaR bazate pe simulare istorică.
R
Managementul Cantitativ al Riscului în R
Curs
finalizat
