课程详情

课程目录

• 第1章 基础班
  

  第2课节    Fundamentals of probability

  • 1、 1-1 Sample Space，Event Space, and Events
  • 2、 1-2 Independent
  • 3、 1-3 Bayes’ rule
  
  

  第3课节    Random variables

  • 1、 2-1 Definition of Random variable
  • 2、 2-2 Discrete random variables
  • 3、 2-3 Continuous random variable
  
  

  第4课节    Basic Statistics

  • 1、 3-1 Basic Statistics
  • 2、 3-2 Moments
  • 3、 3-3 Central Tendency
  • 4、 3-4 Jensen’s inequality
  • 5、 3-5 Dispersion
  • 6、 3-6 Skewness & Kurtosis
  
  

  第5课节    Common Univariate Random Variables

  • 1、 4-1 Discrete random variables
  • 2、 4-2 Continuous random variables(1)
  • 3、 4-2 Continuous random variables(2)
  • 4、 4-3 Mixture distribution
  
  

  第6课节    Multivariate Random Variables

  • 1、 5-1 Discrete random variables
  • 2、 5-2 Expectations and Moments
  • 3、 5-3 Covariance and correlation
  • 4、 5-4 Continuous Random Variables
  • 5、5-5 Independent, identical distributed Random Variables
  
  

  第7课节    Sample moments

  • 1、 6-1 Four sample moments
  • 2、 6-2 The BLUE mean estimator
  • 3、 6-3 ILN and CLT
  • 4、 6-4 The median and other quantiles
  • 5、 6-5 Multivariate Moments
  
  

  第8课节    Hypothesis testing

  • 1、 7-1 Confidence Interval Estimation
  • 2、 7-2 Elements of a hypothesis test
  • 3、 7-3 Testing the population mean
  • 4、 7-4 Testing the equality of two means
  • 5、 7-5 Chebyshev's Inequality
  
  

  第9课节    Linear regression

  • 1、 8-1 Linear Regression
  • 2、 8-2 Ordinary least squares
  • 3、 8-3 Properties of OLS Parameter Estimators
  • 4、 8-4 Inference and Hypothesis Testing
  • 5、 8-5 Application- CAPM
  • 6、 8-6 Application- Hedging
  • 7、 8-7 Application- Performance Evaluation
  
  

  第10课节    Regression with multiple explanatory variables

  • 1、 9-1 Multiple Explanatory Variables
  • 2、 9-2 Application- Multi-Factor Risk Models
  • 3、 9-3 Measuring Model Fit
  • 4、 9-4 Testing Parameters in Regression Models
  
  

  第11课节    Regression diagnostics

  • 1、 10-1 Omitted Variables
  • 2、 10-2 Extraneous Included Variables
  • 3、 10-3 The Bias-Variance Tradeoff
  • 4、 10-4 Heteroskedasticity
  • 5、 10-5 Multicollinearity
  
  

  第12课节    Stationary time series

  • 1、 11-1 Time Series Analysis
  • 2、 11-2 Covariance Stationarity
  • 3、 11-3 White Noise
  • 4、 11-4 AR, MA and ARMA
  • 5、 11-5 Sample Autocorrelation
  • 6、 11-6 Forecasting
  
  

  第13课节    Non-stationary time series

  • 1、 12-1 Time trends
  • 2、 12-2 Seasonality
  • 3、 12-3 Random Walks and Unit Roots
  • 4、 12-4 Forecasting
  
  

  第14课节    Measuring returns, volatility, and correlation

  • 1、 13-1 Measuring returns
  • 2、 13-2 Measuring volatility and risk
  • 3、 13-3 The distribution of financial returns
  • 4、 13-4 Correlation versus dependence
  
  

  第15课节    Simulation methods

  • 1、 14-1 Simulation Random Variables
  • 2、 14-2 Bootstrapping
  
  
• 第2章 强化班
  

  第2课节    Fundamentals of probability

  • 1、 1-1 Probability , Conditional probability, Joint probability
  • 2、 1-2 Independent event and Conditional independence
  • 3、 1-3 Total Probability Formula and Bayes’ rule
  
  

  第3课节    Random variables and Basic Statistics

  • 1、 2-1 Random variables
  • 2、 2-2 Basic Statistics
  
  

  第4课节    Common Univariate Random Variables

  • 1、 3-1 Bernoulli-Binomial-Poisson
  • 2、 3-2 Normal-Lognormal
  • 3、 3-3 χ^2-t-F
  
  

  第5课节    Hypothesis testing

  • 1、 4-1 Point Estimation and Confidence Interval
  • 2、 4-2 Hypothesis Tests
  • 3、 4-3 Type I and Type II Errors
  
  

  第6课节    Linear regression and Regression diagnostics

  • 1、 5-1 Linear regression model
  • 2、 5-2 Ordinary least squares(OLS)
  • 3、 5-3 Assumption of OLS
  • 4、 5-4 Measure of fit
  • 5、 5-5 Hypothesis test of regression
  • 6、 5-6 Binary Variable
  • 7、 5-7 Regression Diagnosis
  
  

  第7课节    Time Series

  • 1、 6-1 Time Series Analysis
  • 2、 6-2 Covariance Stationarity
  • 3、 6-3 Time Trend Model
  • 4、 6-4 Seasonality
  • 5、 6-5 White noise
  • 6、 6-6 AR, MA and ARMA model
  • 7、 6-7 Random walk-ADF test
  
  

  第8课节    Measuring returns, volatility, and correlation

  • 1、 7-1 Measuring returns
  • 2、 7-2 Measuring volatility and risk
  • 3、7-3 Correlation versus dependence
  
  

  第9课节    Simulation and Bootstrapping

  • 1、 8-1 Monte Carlo simulation
  • 2、 8-2 Sampling- bootstrapping method