Recursos para aprender sobre el análisis estadístico de datos financieros


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Me doy cuenta de que el análisis estadístico de los datos financieros es un gran tema, pero eso es exactamente por qué es necesario que haga mi pregunta mientras trato de entrar en el mundo del análisis financiero.

Como en este momento no sé casi nada sobre el tema, los resultados de mis búsquedas en Google son abrumadores. Muchos de los partidos abogan por el aprendizaje de herramientas especializadas o el lenguaje de programación R. Si bien aprenderé esto cuando sea necesario, primero me interesan los libros, artículos o cualquier otro recurso que explique los métodos modernos de análisis estadístico específicamente para datos financieros. Supongo que hay varios métodos diferentes y variados para analizar datos, por lo que idealmente estoy buscando una visión general de los diversos métodos que son prácticamente aplicables. Me gustaría algo que utilice ejemplos del mundo real que un principiante sea capaz de comprender, pero que no sean demasiado simplistas.

¿Cuáles son algunos buenos recursos para aprender sobre el análisis estadístico de datos financieros?


Dado el estado actual de las economías nacionales debido al rescate de las diversas instituciones financieras, uno puede cuestionar el valor del conocimiento aceptado en este campo, salvo por una teoría más tonta.
James

@James: Alternativamente, esto podría argumentar a favor de una mayor educación en el campo, no menos ...
Shane

@ Shane: Sí, absolutamente. Estaba siendo un poco burlón en mi comentario, pero creo que la comunidad del sector privado está ocultando ideas importantes como ventajas competitivas, lo que en última instancia va en detrimento de una economía global eficiente.
James

Respuestas:


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Puede comenzar con esta serie de conferencias de Robert Shiller en Yale . Da una buena visión general del campo.

Mis libros favoritos sobre el tema:

Más allá de eso, es posible que desee algunos recursos generales, y la "biblia" de las finanzas es Opciones, Futuros y Otros Derivados de John Hull.

Por último, en términos de algunos buenos libros generales, puede comenzar con estos dos:



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Ed Thorpe comenzó todo el asunto del arbitraje estadístico. Tiene un sitio web y algunos buenos artículos.

http://edwardothorp.com/

También deberías leer "Engañado por la aleatoriedad" de Nassim Taleb.

Además, vaya a Google Scholar y lea los principales artículos de Markowitz, Sharpe, Fama, Modigliani. Si no tiene acceso completo, vaya a la universidad más cercana y obtenga una tarjeta de biblioteca comunitaria.


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Estas son buenas referencias, pero no estoy de acuerdo con su evaluación de Ed Thrope como el fundador de este campo. El análisis estadístico de los datos financieros y el arbitraje estadístico no son lo mismo: se realizaría un análisis estadístico para la mayoría de los análisis financieros (por ejemplo, la teoría moderna de carteras).
Shane

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Estoy de acuerdo, sin duda Markowitz inventó la teoría de cartera
Neil McGuigan

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Parece que Louis Bachelier comenzó todo en 1900 en.wikipedia.org/wiki/Louis_Bachelier
Neil McGuigan

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También es bueno el "Análisis estadístico de datos financieros en S-PLUS" de Rene A. Carmona


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Echa un vistazo a Wilmott.com también. Está orientado a profesionales más avanzados, pero si tuviera que elegir una persona de la que aprender matemática financiera, sería Paul Wilmott. Brillante pero castigado.



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Oren, es útil definir qué aspectos de las finanzas tiene la intención de abordar. La estadística es una herramienta cuando se ve desde la perspectiva de la econometría (en términos de evaluar la plausibilidad de un modelo / teoría propuesta) o puede ser la primera o principal línea de ataque cuando se ve desde el lado del aprendizaje automático, es decir, se baja el dominio conocimiento y confiar más en la construcción de un espacio de características y la aplicación de algoritmos. (Sin embargo, la tarea de construir un espacio de características útil depende de un conocimiento profundo del dominio).

Para conocer los aspectos teóricos de las finanzas, recomiendo decir:

Para aprender cómo aplicar estadísticas / econometría junto con la teoría:

Los libros recomendados anteriormente, los de David Ruppert, Eric Zivot, Ruey Tsay son útiles, sin embargo, recomendaría primero los textos de Chris Brooks y Ruppert, seguidos de los de Taylor.

Las notas de Paul Soderlind y las notas de Kevin Sheppard (ambas disponibles en línea) son bastante buenas.



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La Guía de Econometría de Kennedy es una buena encuesta de técnicas en econometría, no lo suficientemente detallada como para ensuciarse las manos, pero es muy buena para descubrir qué técnicas se están utilizando.

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