金融统计
使用Python工具学习核心概率和统计以及金融和商业中的实际应用
讲师：Cameron Connell
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你将学到什么
- 了解现代统计学的概率基础
- 均值、方差、偏度和峰度及其在金融中的意义和应用
- 将最大似然估计和矩量法应用于金融模型
- 掌握处理财务数据并对其进行统计分析的Python工具
要求
- 不需要统计或金融知识。
- 假设具有商学院或高中水平的数学背景
描述
通过本核心统计以及金融和商业应用课程，提高您的金融职业统计技能。统计学是核心学科，为所有金融领域的分析提供基础。本课程由经验丰富的金融从业者和前数学教授设计和制作，为您提供全球金融行业使用的最前沿的定量技术。
本课程假设您不具备统计学或金融知识。从高中数学的基础开始，本课程将把您提升到金融市场建模、金融产品分析和风险管理的定量和计算工具的最前沿。
你将学到什么
本课程提供统计学概率基础的全面基础。统计、估计、假设检验和置信区间等核心主题都得到了全面深入的探讨。现代统计方法应用于解决金融领域的实际问题。
本课程涵盖的一些主题包括
- 离散概率和组合概率
- 二项分布、正态分布、指数分布和卡方分布
- 混合正态分布
- 均值、方差、偏度和峰度
- 位置、比例和形状参数
- 大数定律
- 中心极限定理
- 最大似然估计
- 矩量法
- 假设检验
- 检验的显着性水平、规模和功效
- 置信区间和置信区间
- 金融时间序列的平稳性和结构性断裂
- 财务回报分布建模
包括 Python 工具
包含基于 Python 的工具，用于处理概率分布、分析数据以及提供现代统计算法的实现。本课程的所有软件都是在 MIT 许可下发布的，因此学生可以自由地随身携带这些工具并在未来的职业生涯中使用它们，将它们包含在自己的项目中，无论是开源的还是专有的，任何你想要的！
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本课程适合谁：
- 希望提高统计技能的金融学生和在职金融专业人士
- 任何使用统计领域的学生，想要学习统计并强调应用的学生
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