Chuyển đến nội dung chính

Khóa học

Quản trị Rủi ro Định lượng bằng R

Cơ bảnTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 01, 2026

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

RApplied Finance5 giờ18 video55 Bài tập4,350 XP15,859Giấy Chứng Nhận Thành Tích

Tạo tài khoản miễn phí

hoặc

Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Được yêu thích bởi học viên tại hàng nghìn công ty

Đào tạo 2 người trở lên?

Thử DataCamp for Business

Mô tả khóa học

Trong Quản trị Rủi ro Định lượng (QRM), bạn sẽ xây dựng các mô hình để hiểu rủi ro của danh mục tài chính. Đây là nhiệm vụ thiết yếu trong ngân hàng, bảo hiểm và quản lý tài sản. Bước đầu tiên trong quy trình xây dựng mô hình là thu thập dữ liệu về các yếu tố rủi ro cơ sở ảnh hưởng đến giá trị danh mục và phân tích hành vi của chúng. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách làm việc với chuỗi lợi nhuận theo yếu tố rủi ro, nghiên cứu các đặc tính thực nghiệm hay còn gọi là "stylized facts" của dữ liệu này — bao gồm tính phi chuẩn thường gặp và biến động — và ước lượng value-at-risk cho một danh mục.

Điều kiện tiên quyết

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.

Welcome to the course!

Exploring risk-factor time series: equity indexes

Exploring risk-factor time series: individual equities

Exploring risk-factor data: exchange rates

Risk-factor returns

Exploring return series

Different ways of plotting risk-factor and return series

Aggregating log-returns

Aggregating log-return series

A test on aggregation of log-returns

Exploring other kinds of risk factors

Commodities data

Interest-rate data

Bắt Đầu Chương

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.

The normal distribution

Graphical methods for assessing normality

Testing for normality

Q-Q plots for assessing normality

Skewness, kurtosis and the Jarque-Bera test

Numerical tests of normality

Testing normality for longer time horizons

Overlapping returns

Reviewing knowledge of normal distributions and returns

The Student t distribution

Fitting t distribution to data

Testing FX returns for normality

Testing interest-rate returns for normality

Testing gold price returns for normality

Bắt Đầu Chương

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.

Characteristics of volatile return series

Spotting a volatile time series

Estimating serial correlations

Using acf plots to reveal volatility

The Ljung-Box test

Applying Ljung-Box tests to return data

Applying Ljung-Box tests to longer-interval returns

Looking at the extremes in volatile return series

Extreme values in volatile time series

Cross correlations between risk-factor return series

The stylized facts of return series

Volatility and correlation of FX returns

Volatility and correlation of interest-rate data

Reviewing knowledge of volatility and correlation

Bắt Đầu Chương

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.

Value-at-risk and expected shortfall

Computing VaR and ES for normal distribution

International equity portfolio

Examining risk factors for international equity portfolio

Historical simulation

Estimating VaR and ES

Option portfolio and Black Scholes

Compute Black-Scholes price of an option

Equity and implied volatility risk factors

Historical simulation for the option example

Historical simulation of losses for option portfolio

Estimating VaR and ES for option portfolio

Computing VaR for weekly losses

Bắt Đầu Chương

Quản trị Rủi ro Định lượng bằng R

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng Ký Ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Quản trị Rủi ro Định lượng bằng R ngay hôm nay!

Tạo tài khoản miễn phí

hoặc

Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.