Описание
Статистический анализ и эконометрические методы, применяемые к финансовым данным. Темы включают работу с финансовыми данными, статистическую диагностику, прогнозирование, добычу данных в больших массивах, распределение активов (копулы, GARCH и DCC), хеджирование с помощью деривативов, моделирование кредитного риска, базовое программирование в финансах (Python или R).
Предварительные требования
- Предварительное требование(я): зачисление в программу M.Finance. Не для студентов программы M.A. Economics.
Условия и порядок
- Предварительное требование(я): зачисление в программу M.Finance. Не для студентов программы M.A. Economics.
Текст источника на языке оригинала
Statistical analysis and econometric techniques applied to financial data. Topics will include learning to use financial data, statistical diagnostics, forecasting, data mining for large data, asset allocation (copulas, GARCH, and DCC), hedging with derivatives, credit risk modeling, basic programming in Finance (Python or R).
- Prerequisite(s): enrolment in the M.Finance program. Not open to students in the M.A. Economics program.
Источники и ссылки
Даты и источники сохраняются, чтобы помочь вам проверить сведения. Переводы предлагаются для удобства чтения; официальным источником для условий и требований является оригинал.
Исходная ссылка : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/ECON/