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金融统计方法
Statistical Methods in Finance
学习目标
金融统计方法Statistical Methods in Finance
金融行业在过去几年发生了巨大的变化,对银行实施的新法规需要更多的统计知识。这一新的核心课程的目的是反映这些变化,并使学生跟上当前金融部门的需求。金融统计方法课程涉及金融数据分析的基本统计方法。涵盖的主题包括回归方法(包括普通和广义最小二乘法),时间序列分析(包括ARMA,ARCH,GARCH),贝叶斯分析,参数估计方法(包括最大似然估计和经典渐近理论),以及非参数估计方法。各种方法通过在金融中的应用和真实数据上的测试来说明。
课程内容:
管理金融投资组合需要风险和回报之间的平衡。统计分析有助于整理海量数据,指导资产配置。金融统计方法课程介绍投资组合管理的统计方法。获得金融数据的实际操作经验,了解回归分析及其在资本资产定价模型和多因素定价模型中的应用。了解如何为自己和/或客户改善投资成果。
金融统计方法课程涵盖的主题包括:
1、主成分和多元分析
2、似然推理和贝叶斯方法
3、金融时间序列
4、风险价值法
5、波动率估计和建模
学习成果:
课程结束时,学生应该:
1、了解多元随机变量的基本理论和一些值得注意的概率分布族的起源和性质,如多元正态分布、多元正态方差混合、球形和椭圆形分布。
2、应用理论知识,从科学的角度评估不同模型的适用性,并选择最合适的分布来模拟金融领域的多元数据。
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