После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
Описание курса
В курсе по количественному управлению рисками (QRM) вы построите модели для анализа рисков финансовых портфелей. Это ключевая задача в банковской, страховой отраслях и сфере управления активами. Первый шаг в построении модели — собрать данные по факторам риска, влияющим на стоимость портфеля, и изучить их поведение. В этом курсе вы научитесь работать с рядами доходностей факторов риска, исследовать их эмпирические свойства — так называемые «стилизованные факты», включая характерное отклонение от нормального распределения и волатильность, — а также строить оценки стоимости под риском (VaR) для портфеля.
Предварительные требования
Программа
План курса
1
Анализ данных по рыночным факторам риска
В этой главе вы научитесь формировать ряды доходностей, агрегировать их за более длительные периоды и строить различные графики. Примеры рассматриваются с использованием пакета qrmdata.
- Добро пожаловать на курс!50 XP
- Изучение временных рядов факторов риска: фондовые индексы100 XP
- Изучение временных рядов факторов риска: отдельные акции100 XP
- Изучение данных факторов риска: обменные курсы100 XP
- Доходность факторов риска50 XP
- Изучение рядов доходностей100 XP
- Различные способы визуализации рядов факторов риска и доходностей100 XP
- Агрегирование логарифмических доходностей50 XP
- Агрегирование рядов лог-доходностей100 XP
- Тест на агрегирование логарифмических доходностей50 XP
- Изучение других видов факторов риска50 XP
- Данные по товарным активам100 XP
- Данные процентных ставок100 XP
2
Реальная доходность рискованнее нормального распределения
В этой главе вы познакомитесь с графическими и численными методами проверки нормальности, примените их к различным наборам данных и рассмотрите альтернативное распределение Стьюдента.
3
Реальная доходность: волатильность и корреляции
В этой главе вы узнаете о волатильности и научитесь выявлять её с помощью ACF-графиков. Вы также применитe критерий Льюнга–Бокса для проверки серийной корреляции и оцените перекрёстные корреляции.
4
Оценка стоимости портфеля под риском (VaR)
В этой главе вводится понятие стоимости под риском (VaR) и рассматриваются простые методы её оценки на основе исторического моделирования.
R
Количественное управление рисками в R
Курс
завершён
