Finanzielles Risikomanagement mit R

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Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Unternehmerische Finanzen: Strategie und Innovation“

Dozent: David Hsieh

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Marktdaten
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
Kategorie: Datenzugang
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Finanzmarkt
Kategorie: Finanzielle Daten
Kategorie: Aktien
Kategorie: Risikomodellierung
Kategorie: Wertpapiere (Finanzen)
Kategorie: Finanzielle Analyse
Kategorie: Risikomanagement
Kategorie: Portfolio-Risiko
Kategorie: Statistische Programmierung
Kategorie: Rentabilität der Investition
Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Kategorie: Risikoanalyse
Kategorie: Portfolio-Verwaltung

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: R (Software)
Kategorie: R Programmierung

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28 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Unternehmerische Finanzen: Strategie und Innovation“

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie die Rendite eines Wertpapierportfolios berechnen und das Marktrisiko dieses Portfolios quantifizieren können. Dies ist eine wichtige Fähigkeit für Finanzmarktanalysten in Banken, Hedgefonds, Versicherungsgesellschaften und anderen Finanzdienstleistungs- und Investmentunternehmen. Unter Verwendung der Programmiersprache R mit Microsoft Open R und RStudio werden Sie die beiden wichtigsten Tools zur Berechnung des Marktrisikos von Aktienportfolios verwenden: Value-at-Risk (VaR) und Expected Shortfall (ES). Sie benötigen Anfängerkenntnisse in der R-Programmierung, um die Aufgaben in diesem Kurs zu lösen.

Dieses Modul befasst sich mit der Verwendung von R und RStudio, dem Abrufen von Daten aus verschiedenen Datenquellen (FRED der Federal Reserve Bank of St. Louis und Yahoo!Finance) und der Berechnung von Renditen.

Das ist alles enthalten

5 Videos3 Lektüren7 Aufgaben

5 VideosInsgesamt 29 Minuten

Einführung9 Minuten
Abrufen von Daten aus FRED7 Minuten
Berechnung der täglichen Erträge6 Minuten
Berechnung längerer Renditen3 Minuten
Ein einfaches Beispiel3 Minuten

3 LektürenInsgesamt 27 Minuten

Übung 1 - Einführung in R und R Studio20 Minuten
Ein Problem mit dem Kurs melden5 Minuten
Quiz-Anleitung2 Minuten

7 AufgabenInsgesamt 165 Minuten

Quiz 1.130 Minuten
Quiz 1.230 Minuten
Quiz 1.330 Minuten
Quiz 1.430 Minuten
Übung 2 - Abrufen von Daten aus Yahoo!Finance15 Minuten
Übung 3 - Berechnung der täglichen Erträge15 Minuten
Übung 4 - Längerfristige Renditen15 Minuten

Dieses Modul befasst sich mit der Berechnung des Value-at-Risk (VaR) und des Expected Shortfall (ES), wenn die Renditen normal verteilt sind.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre8 Aufgaben

4 VideosInsgesamt 32 Minuten

Verteilung der Erträge7 Minuten
Value-at-Risk (VaR)8 Minuten
Erwartetes Defizit (ES)6 Minuten
Verwendung von Simulationen zur Schätzung von VaR und ES11 Minuten

1 LektüreInsgesamt 2 Minuten

Quiz-Anleitung2 Minuten

8 AufgabenInsgesamt 180 Minuten

Quiz 2.130 Minuten
Quiz 2.230 Minuten
Quiz 2.330 Minuten
Quiz 2.430 Minuten
Übung 5 - Schätzen der Parameter der Normalverteilung15 Minuten
Übung 6 - Schätzen des VaR der Normalverteilung15 Minuten
Übung 7 - Schätzen von ES der Normalverteilung15 Minuten
Übung 8 - Schätzen von VaR und ES mittels Simulation15 Minuten

In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie auf die Normalität von Renditen testen und wie Sie den Value-at-Risk (VaR) und den Expected Shortfall (ES) berechnen, wenn die Renditen nicht normal verteilt sind.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre7 Aufgaben

4 VideosInsgesamt 57 Minuten

Nicht-Normalverteilungen15 Minuten
Student-t-Verteilung14 Minuten
Reskaliertes t-Verteilungsmodell15 Minuten
VaR und ES für Mehrtageshorizont13 Minuten

1 LektüreInsgesamt 2 Minuten

Quiz-Anleitung2 Minuten

7 AufgabenInsgesamt 165 Minuten

Quiz 3.130 Minuten
Quiz 3.230 Minuten
Quiz 3.330 Minuten
Quiz 3.430 Minuten
Übung 9 - Schiefe, Kurtosis, Jarque-Bera-Test für Normalität15 Minuten
Übung 10 - Schätzen der Parameter der skalierten Student's-t-Verteilung15 Minuten
Übung 11 - Schätzen Sie den VaR und den ES bei einem Zeithorizont von 10 Tagen15 Minuten

In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie auf das Vorhandensein von Volatilitätsclustern testen und wie Sie den Value-at-Risk (VaR) und den Expected Shortfall (ES) berechnen, wenn die Renditen Volatilitätscluster aufweisen.

Das ist alles enthalten

9 Videos2 Lektüren6 Aufgaben

9 VideosInsgesamt 74 Minuten

Zukünftige vs. historische Verteilung13 Minuten
Clustering der Volatilität7 Minuten
GARCH11 Minuten
Schätzung: rugarch Paket10 Minuten
GARCH(1,1) - t4 Minuten
Diagnostische Tests8 Minuten
Verwendung der Funktion ugarchboot10 Minuten
Verwendung der Funktion ugarchroll5 Minuten
Kurs-Zusammenfassung4 Minuten

2 LektürenInsgesamt 12 Minuten

Quiz-Anleitung2 Minuten
Teilen Sie Ihre Lernerfahrung10 Minuten

6 AufgabenInsgesamt 150 Minuten

Quiz 4.130 Minuten
Quiz 4.230 Minuten
Quiz 4.330 Minuten
Quiz 4.430 Minuten
Übung 12 - Serielle Korrelation, Volatilitätsclusterung, GARCH15 Minuten
Übung 13 - VaR und ES für GARCH-Bootstrap15 Minuten

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Dozent

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David Hsieh

Duke University

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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4 stars
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2 stars
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Zeigt 3 von 257 an

Geprüft am 10. Juli 2020

The basic of financial risk management are provided with very clear theoretical background and exercises to learn it practically!

Geprüft am 5. Apr. 2021

good course, I would have gone deeper in the last part, about GARCH modelling

Geprüft am 6. Juli 2020

This course has been very well planned and structured. I enjoyed taking it. Thank you.

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