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Sung Won Kim +1 weiterer Dozent

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Teil des Abschlusses Master of Business Administration (iMBA)
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Applying Data Analytics in Finance

University of Illinois at Urbana-Champaign

Über diesen Kurs

14.217 kürzliche Aufrufe

This course introduces an overview of financial analytics. You will learn why, when, and how to apply financial analytics in real-world situations. You will explore techniques to analyze time series data and how to evaluate the risk-reward trade off expounded in modern portfolio theory. While most of the focus will be on the prices, returns, and risk of corporate stocks, the analytical techniques can be leverages in other domains. Finally, a short introduction to algorithmic trading concludes the course.
After completing this course, you should be able to understand time series data, create forecasts, and determine the efficacy of the estimates. Also, you will be able to create a portfolio of assets using actual stock price data while optimizing risk and reward. Understanding financial data is an important skill as an analyst, manager, or consultant.

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Stufe „Mittel“

Ca. 23 Stunden zum Abschließen

Englisch

Was Sie lernen werden

Understand the forecasting process
Describe time series data
Develop an ARIMA Model
Understand a basic trading algorithm

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Dozenten

Dozentenbewertung

4,6/5 (47 Bewertungen)

Sung Won Kim

Associate Professor

Business Administration

19.645 Lernende

1 Kurse

Jose Luis Rodriguez

Director of Margolis Market Information Lab

Department of Finance - Gies College of Business

20.061 Lernende

2 Kurse

von

University of Illinois at Urbana-Champaign

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Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses als Master of Business Administration (iMBA) von University of Illinois at Urbana-Champaign. Wenn Sie zum gesamten Studiengang zugelassen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung93%(1,040 Bewertungen)

Woche1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Course Introduction

In this course, we will introduce a number of financial analytic techniques. You will learn why, when, and how to apply financial analytics in real-world situations. We will explore techniques to analyze time series data and how to evaluate the risk-reward trade off expounded in modern portfolio theory. While most of the focus will be on the prices, returns, and risks of corporate stocks, the analytical techniques can be leveraged in other domains. Finally, a short introduction to algorithmic trading concludes the course.

2 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 12 min), 5 Lektüren, 1 Quiz

5 Stunden zum Abschließen

Module 1: Introduction to Financial Analytics and Time Series Data

In this module, we will introduce an overview of financial analytics. Students will learn why, when, and how to apply financial analytics in real-world situations. We will explore techniques to analyze time series data and how to evaluate the risk-reward trade off expounded in modern portfolio theory. While most of our focus will be on the prices, returns, and risks of corporate stocks, the analytical techniques can be leveraged in other domains. Finally, a short introduction to algorithmic trading concludes the course.

5 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 45 min), 2 Lektüren, 5 Quiz

7 Videos

Module 1 Overview ***54Jose Rodriguez: Forecasting in Practice2mLesson 1-1.1 Subjective Forecasting6mLesson 1-1.2 Business Forecasting and Time Series Data7mLesson 1-2.1 Introduction to Financial Analytics10mLesson 1-3.1 Forecasting Performance Measurements: Distance6mLesson 1-3.2 Forecasting Performance Measurements: Metrics10m

2 Lektüren

Module 1 Overview20mModule 1 Readings1h 30m

5 praktische Übungen

Lesson 1-1 Practice Quiz10mLesson 1-2 Practice Quiz10mLesson 1-3 Practice Quiz10mModule 1 Quiz30mModule 1 Lab Exercise Quiz30m

Woche2

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Module 2: Performance Measures and Holt-Winters Model

5 Stunden zum Abschließen

15 Videos (Gesamt 87 min), 2 Lektüren, 7 Quiz

15 Videos

Module 2 Overview ***37Jose Rodriguez: Forecasting Models in Practice2mLesson 2-1.1 Introduction to Forecasting: Average Method6mLesson 2-1.2 Introduction to Forecasting: Naive Method3mLesson 2-1.3 Introduction to Forecasting: Linear Regression ***13mLesson 2-1.4 Introduction to Forecasting: R Example4mLesson 2-2.1 Moving Averages7mLesson 2-3.1 Introduction to Exponential Smoothing5mLesson 2-3.2 Simple Exponential Smoothing8mLesson 2-3.3 Simple Exponential Smoothing: R Example5mLesson 2-4.1 Holt's Exponential Smoothing7mLesson 2-4.2 Holt-Winter's Forecasting Model4mLesson 2-4.3 Holt-Winter's Model: R Example7mLesson 2-5.1 Autoregression6mLesson 2-5.2 Autoregression: R Example2m

2 Lektüren

Module 2 Overview20mModule 2 Readings7m

7 praktische Übungen

Lesson 2-1 Practice Quiz10mLesson 2-2 Practice Quiz10mLesson 2-3 Practice Quiz30mLesson 2-4 Practice Quiz30mLesson 2-5 Practice Quiz10mModule 2 Quiz30mModule 2 Lab Exercise Quiz30m

Woche3

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

Module 3: Stationarity and ARIMA Model

5 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 55 min), 2 Lektüren, 4 Quiz

11 Videos

Module 3 Overview ***43Jose Rodriguez: ARIMA in Practice2mLesson 3-1.1 Stationarity: Introduction5mLesson 3-1.2 Stationarity: Differencing11mLesson 3-2.1 ARIMA: Introduction6mLesson 3-2.2 ARIMA: Components7mLesson 3-2.3 ARIMA: Model and R Example Part 17mLesson 3-2.4 ARIMA: Model and R Example Part 24mLesson 3-2.5 ARIMA: Model and R Example Part 31mLesson 3-2.6 ARIMA: Model and R Example Part 43mLesson 3-2.7 ARIMA: Model and R Example Part 54m

2 Lektüren

Module 3 Overview20mModule 3 Readings30m

4 praktische Übungen

Lesson 3-1 Practice Quiz30mLesson 3-2 Practice Quiz30mModule 3 Quiz30mModule 3 Lab Exercise Quiz30m

Woche4

Woche 4

7 Stunden zum Abschließen

Module 4: Modern Portfolio Theory and Intro to Algorithmic Trading

7 Stunden zum Abschließen

16 Videos (Gesamt 81 min), 4 Lektüren, 4 Quiz

16 Videos

Module 4 Overview ***49Jose Rodriguez: Portfolios in Practice4mLesson 4-1.1 Portfolio Theory: Introduction3mLesson 4-1.2 Portfolio Theory: Expected Returns4mLesson 4-1.3 Portfolio Theory: Risk of a Security6mLesson 4-1.4 Portfolio Theory: Efficient Frontier6mLesson 4-1.5 Portfolio Theory: Portfolio Weights7mLesson 4-1.6 Portfolio Theory: Capital Allocation Line10mLesson 4-1.7 Portfolio Theory: Diversification3mLesson 4-2.1 Introduction to Algorithmic Trading7mLesson 4-2.2 Introduction to Algorithmic Trading: Trend Following Strategy3mLesson 4-2.3 Introduction to Algorithmic Trading: Backtesting6mLesson 4-2.4 Introduction to Algorithmic Trading: R Example9mLesson 4-2.5 Introduction to Algorithmic Trading: Conclusion1mCourse Summary: Applying Data Analytics in Finance1mGies Online Programs3m

4 Lektüren

Module 4 Overview20mModule 4 Readings1hCongratulations!10mGet Your Course Certificate10m

4 praktische Übungen

Lesson 4-1 Practice Quiz30mLesson 4-2 Practice Quiz30mModule 4 Quiz1hModule 4 Lab Exercise Quiz30m

Bewertungen

4.5

37 Bewertungen

5 stars
66,15 %
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2 stars
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Top-Bewertungen von APPLYING DATA ANALYTICS IN FINANCE

von VG2. Mai 2020

Covers basics of time series modeling techniques and applications in R. Doesn't go deep into statistics behind models

von K22. Mai 2020

This is a good course for Financial professionals/students who look forward to take up a as Financial Analyst.

von MK16. Apr. 2020

It is a very nice course. Very useful for learning basics of Financial Analytics. Prof. Kim's sessions were very nice.

von JS26. Juni 2020

The study has detailed information of analytics in finance

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Häufig gestellte Fragen

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