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Quantitative Finance - Analysing Financial Data

Seminar

gehalten von Prof. Dr. Eva Lütkebohmert-Holtz und Dr. Jonathan Ansari

Inhalt

In dem Seminar werden verschiedene statistische Methoden zur Analyse von großen Datensätzen studiert und auf praktische Probleme im Bereich Finance und Economics angewandt. Es können z.B. folgende Themen behandelt werden:

  • Regressionsmodelle (lineare und logistische Regression, Schätzverfahren)
  • Modellselektion (in- und out-of-sample Performance, Regularisierung, Cross Validation)
  • Treatment Effekte (natural experiments, Quantifizierung von Unsicherheit)
  • Klassifikationsmethoden (Binäre Klassifikation, multinomiale logistische Regression)
  • Netzwerke (gerichtete Graphen, Connectivity, Page Rank, Bayesian Networks)
  • Modellierung von Abhängigkeiten (Vine Copulas, Tail Copulas)
  • Faktormodelle (Dimensionsreduktion, latent variables, PCA)

     
Termine

Das erste Treffen wird virtuell stattfinden. Sie erhalten das Passwort bei ILIAS per E-Mail nach einer erfolgreichen Bewerbung.

12. Mai 2020   8-12 Uhr, Raum 02 012 Schluchseewerk
19. Mai 2020   8-12 Uhr, Raum 02 012 Schluchseewerk
26. Mai 2020   8-12 Uhr, Raum 02 012 Schluchseewerk

16. Juni 2020  8-12 Uhr, Raum 02 012 Schluchseewerk
23. Juni 2020  8-10 Uhr, Raum 3043 KG III
30. Juni 2020  8-12 Uhr, Raum 02 012 Schluchseewerk

07. Juli 2020   8-10 Uhr, Raum 3043 KG III

 

Der Raum 02 012 Schluchseewerk ist in der Rempartstrasse 10,
2 OG.

 

SpracheEnglisch
 
VorkenntnisseIntermediate Econometrics
 
ECTS6 ECTS
 
Bewerbung &
Registrierung

Da die Teilnehmerzahl begrenzt ist, ist eine Bewerbung bis zum 31. März 2020 erforderlich.

Bitte senden Sie folgende Bewerbungsunterlagen/-informationen:

  • aktuelle Leistungsübersicht
  • Studiengang/jahr
  • Vor-/Nachname
  • Matrikelnummer

hierhin.

 

Beim ersten Termin erhalten Sie die Seminaranmeldebögen. Die Abgabefrist für die Anmeldebögen ist der 24. Mai 2020.

Prüfungsleistung     
Die Prüfungsleistung besteht aus einem Vortrag und einer Seminararbeit zu einem individuellen Thema. Details werden bei der Vorbesprechung festgelegt.
 
ILIAS

Seminarmaterialien werden auf ILIAS zur Verfügung gestellt. Das für den Zugang zu den Seminarmaterialien benötigte ILIAS-Passwort wird in der ersten Vorlesungsstunde bekanntgegeben!
 

Anrechnung

Für die erfolgreiche Teilnahme am Seminar können 6 ECTS-Punkte angerechnet werden.

Die Veranstaltung kann von Studierenden der Studiengänge M.Sc. Economics,  M.Sc. VWL sowie M.Sc. Mathematik belegt werden.

  • Im M.Sc. Economics kann das Seminar in der Profillinie "Finance" und "ISNE" angerechnet werden.
  • Im M.Sc. VWL kann das Seminar im Spezialisierungsbereich Accounting, Finance, and Taxation (PO 2014, gültig ab WS 2014/2015) angerechnet werden.
  • Im M.Sc. Mathematik kann das Seminar im Profil Finanzmathematik oder als wirtschaftswissenschaftliches Wahlpflichtmodul verbucht werden.
Literatur
  •  James, Witten, Hastie, and Tibshirani, An Introduction to Statistical Learning. Springer, 2017.
  •  Hastie, Tibshirani, and Friedman, Elements of Statistical Learning. 2nd edition, Springer Series in Statistics, Springer, 2009.
  •  Bishop, Pattern Recognition & Machine Learning. Springer, 2011.
  • Murphy, Machine Learning. MIT Press, 2012.

 

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