Quantitative Finance - Analysing Financial Data

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)
  
   

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 04. Mai 2020.

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

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.

•  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.

Bedingt durch die Corona-Pandemie ist die Universitätsbibliothek bis auf weiteres geschlossen und der Zugang zu den gedruckten Medien nicht möglich. Um die Mitglieder der Universität Freiburg (Mitarbeitende und Studierende) dennoch mit dringend benötigter Literatur zu versorgen, bieten wir Ihnen übergangsweise folgende Zusatzdienstleistungen an:

• Aufsatzlieferdienst Versenden von Scans aus Zeitschriften und Sammelwerken (kostenfrei).
• Buchversand Verschicken von ausleihbaren Büchern per Paketpost (kostenpflichtig).
  
  

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