040014 KU Econometrics in Finance (MA) (2020S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 10.02.2020 09:00 bis Mi 19.02.2020 12:00
- Anmeldung von Di 25.02.2020 09:00 bis Mi 26.02.2020 12:00
- Abmeldung bis Do 30.04.2020 23:59
Details
max. 40 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Bis auf weiteres findet der Unterricht ohne physischer Anwesenheitspflicht mittels e-learning auf Moodle statt. Alle weiteren Informationen finden daher auf der Moodle Seite dieses Kurses.
- Mittwoch 04.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 05.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
- Mittwoch 11.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 18.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 19.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
- Mittwoch 01.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 02.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
- Mittwoch 22.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 23.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
- Mittwoch 29.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 30.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
- Mittwoch 06.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 07.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
- Montag 11.05. 18:30 - 20:00 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
- Dienstag 12.05. 18:30 - 20:00 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
- Mittwoch 20.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 27.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 28.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
- Mittwoch 03.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 04.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
- Mittwoch 10.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 17.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 18.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
- Mittwoch 24.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 25.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
The assessment is made up of three part.The first part consists of weekly exercises which are either of theoretical nature or require programming in R. The solutions of these exercises are presented by students in the first half of the Wednesday class.The second part is a presentation of a scientific publication. The topics are assigned in April. The 30min Presentation is given in June.The third part is an oral exam at the end of the term.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Admitted students have to attend the first lecture on Wednesday 6th of March to confirm their participation!The students can earn up to 30, 40 and 30 in the three parts described above. A total of 50 points is minimally required to pass the course. More than 63, 75 resp. 87 points yield the grades 3, 2 resp 1.
Prüfungsstoff
1) Financial Data: Basic Concepts and Properties
2) Univariate Time Series Analysis
3) Multivariate Time Series Analysis
4) Volatility Concepts
5) Machine Learning in Finance
6) Bonus: Advanced Techniques
2) Univariate Time Series Analysis
3) Multivariate Time Series Analysis
4) Volatility Concepts
5) Machine Learning in Finance
6) Bonus: Advanced Techniques
Literatur
"Introductory Econometrics of Finance" by Brooks
"Applied Quantitative Finance" by Härdle, Hautsch and Overbeck
"The Econometrics of Financial Markets" by Campbell, Lo and MacKinlay
"Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow: concepts, tools, and techniques to build intelligent systems." by Géron
"Applied Quantitative Finance" by Härdle, Hautsch and Overbeck
"The Econometrics of Financial Markets" by Campbell, Lo and MacKinlay
"Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow: concepts, tools, and techniques to build intelligent systems." by Géron
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:19
More advanced topics include the analysis of panel data and the difference in differences estimation.An important objective is to provide a comprehensive knowledge to do empirical work in financial research and practice. Therefore, a part of the course consists of practical exercises where students are instructed to apply econometric concepts to real financial data. In this context, students will be introduced to basic programming and application steps using the statistical software package R.