Запрос прайс-листа STATISTICA

Углубленный курс по анализу данных для финансистов: многомерные методы

Этот курс является логическим продолжением курса «Вводный курс по анализу данных для финансистов: теория и практика на компьютере».

Финансовые данные по природе своей являются многомерными – одни показатели зависят от других.

В рамках данного курса слушатели обучаются актуальным многомерным методам, которые широко используются в современной финансовой сфере. Изложение начинается с простейших линейных моделей и заканчивается обобщенными линейными и нелинейными моделями.

Отдельное внимание в курсе уделяется задачам слушателей.

Примечание. Для прослушивания данного курса требуется свободное владение материалом в объеме курса «Вводный курс по анализу данных для финансистов: теория и практика на компьютере».


Цель курса

Более детально рассмотреть методологии и технологии анализа финансовых данных.


Для кого этот курс?

Это курс для тех, кто хочет научиться анализировать и понимать финансовые данные.


Подробнее о системах
STATISTICA Advanced

STATISTICA Automated Neural Networks

Программа курса

  1. Основные понятия анализа многомерных финансовых данных

  2. Регрессионный анализ

    • Общие линейные модели (GLM)

    • Общие модели частных наименьших квадратов (PLS)

    • Общие регрессионные модели (GRM)

    • Обобщенные линейные и нелинейные модели (GLZ)

    • Применения регрессионного анализа в банковской сфере

  3. Анализ временных рядов

    • Общая постановка задачи прогнозирования: горизонт прогноза, прогноз краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный

    • Тренд, сезонные составляющие, циклические компоненты

    • Описательный анализ временного ряда

      • Выборочные характеристики временных рядов: среднее, дисперсия, автокорреляционная функция, частная автокорреляционная функция

      • Распределение выборочных характеристик, точность оценок

      • Стационарные и нестационарные временные ряды

    • Простейшие методы прогнозирования

      • Модели экспоненциального сглаживания

        • Экспоненциальное сглаживание

        • Линейное экспоненциальное сглаживание

      • Методы декомпозиции временных рядов

        • Тренд и сезонность

        • Случайная компонента

        • Выделение циклической компоненты

      • Выделение скрытых периодичностей - спектральный анализ

        • Введение в спектральный анализ

        • Анализ периодограммы

        • Кросс-спектральный анализ

    • Линейные модели прогнозирования. ARIMA модель

      • Условия стационарности линейного процесса

      • Методология Бокса-Дженкинса идентификации ARIMA модели

      • Прогнозирование на основе ARIMA модели

      • Анализ остатков

    • Модели ARIMA с интервенцией

      • Типы интервенций. Параметры интервенций

      • Оценка адекватности модели

  4. Анализ взаимосвязанных рядов, анализ распределенных лагов

  5. Использование профилей желательности в задаче оптимизации

  6. Многомерный анализ финансовых данных

    • Анализ главных компонент

      • Анализ доходности

      • Интерпретация главных компонент

    • Факторный анализ

  7. Введение в методологию построения скоринговых моделей

    • Составление анкет

    • Сбор данных, объем данных

    • Чистка и верификация данных

    • Дескриптивный анализ, группировка и визуализация анкетных данных

    • Критерий «bad» и «good» клиентов

    • Отсеивание признаков

    • Различные методы построения скоринг-карт:

      • Обобщенные линейные и нелинейные модели

      • Общие модели дискриминантного анализа

      • Деревья классификации

      • Метод к-ближайших соседей

      • Байесовские процедуры

      • Метод опорных векторов

      • MAP сплайны

      • Нейронные сети

    • Настройка алгоритмов

    • Уровень отсечения – cut off

    • Оценка качества скоринг-карт, мониторинг и улучшение качества

  8. Вопросы и ответы


Длительность курса

15 академических часов, курс разбивается на 3 рабочих дня




Стоимость курса                                           Условия и порядок обучения

Другие курсы по финансовому анализу          Все курсы лекций

‹‹
››
ПнВтСрЧтПтСбВс


info@statsoft.ru       (495) 787-77-33       (499) 674-06-15       STATISTICA Data Miner 13.3 Trial

Авторские права на дизайн и материалы сайта принадлежат компании StatSoft Russia.
Все права защищены.

© StatSoft Russia
1999-2018

StatSoft Russia – компания, зарегистрированная и действующая в соответствии с законами России, которые могут отличаться от законов других стран, имеющих офисы StatSoft. Каждый офис StatSoft является самостоятельным юридическим лицом, имеет право предлагать услуги и разрабатывать приложения, которые могут быть, а могут и не быть представлены в офисах StatSoft других стран.

Лицензионное соглашение      Карта сайта