Schița de curs

Partea I – Bazele Matlab

Bazele Matlab

  • Matlab Interfață utilizator
  • Variabile și declarații de atribuire
  • Obiecte de date de bază: Vector, Matrix, tabel
  • Manipulare de bază a datelor
  • Obiecte de tip caractere și șiruri de caractere
  • Expresii relaționale
  • Funcții numerice încorporate
  • Import/Export de date
  • Vizualizarea datelor, opțiuni grafice, adnotări, personalizarea graficii

Matlab Programming

  • Automatizarea comenzilor cu scripturi
  • Logica și controlul fluxului - if, if-else, switch, if-uri imbricate
  • Instrucțiuni în buclă și cod vectorizat
  • Scrierea funcțiilor

Lucrul cu date financiare

  • Obiecte de date – Array-uri de celule, structuri, tabele, serii de timp
  • Lucrul cu date și ore
  • Conversia între diferite tipuri de date, operații cu date
  • Modificarea tabelelor, operații cu tabele
  • Filtrarea datelor, indexare, indexare logică, categorii.
  • Pregătirea datelor:
  • Gestionarea datelor lipsă
  • Curățarea datelor, Observații neobișnuite
  • Transformări de date
  • Funcții statistice

Partea a II-a – Aplicații financiare

Prezentare generală a seturilor de instrumente Matlab relevante pentru analiza financiară

  • Setul de instrumente financiare
  • Instrumente financiare Toolbox
  • Cutia cu instrumente de tranzacționare
  • Instrumente de gestionare a riscurilor
  • Econometrie Toolbox
  • Optimizare Toolbox
  • Statistics Toolbox

Bazele modelării financiare

  • Variabile aleatoare, distribuții de probabilitate, procese aleatoare
  • Adaptarea distribuțiilor
  • Regresie liniară
  • Modelare prin simulare – simulare Monte Carlo
  • Modelare de optimizare
  • Optimizare în condiții de incertitudine

Regresie și volatilitate

  • Regresie liniară
  • Regresie falsă
  • Nonstaționaritate
  • Cointegrare
  • Modele de volatilitate condiționată ARCH, GARCH

Teoria portofoliului și alocarea activelor

  • Modelul de actualizare a dividendelor
  • Teoria modernă a portofoliului

Modele de stabilire a prețului activelor

  • CAPM

Gestionarea riscului de piață

  • VAR prin simulare istorică
  • VAR prin simulare Monte Carlo
  • VAR și PCA

Metode de optimizare

  • Optimizare convexă
  • Liniare Programming
  • Dinamică Programming
  • Optimizare neconvexă

Cerințe

Pentru acest material este recomandabil un nivel A-level de matematică sau economie sau experiență relevantă la locul de muncă.

 21 ore

Mărturii (8)

Cursuri înrudite

Categorii înrudite