2025/2026



Анализ данных в финансах
ID 1035757
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Статус:
Маго-лего
Кто читает:
Департамент экономики и анализа данных
Где читается:
Факультет экономики НИУ ВШЭ (Нижний Новгород)
Когда читается:
3, 4 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Ларин Александр Владимирович
Язык:
английский
Кредиты:
6
Контактные часы:
64
Course Syllabus
Abstract
During the course, students gain practical abilities in using modern computer software and utilise the tools required to analyze financial data. The course covers the following main topics: importing financial data, primary processing and visualization, building a trading robot and evaluating the efficacy of the chosen strategy, cluster analysis, forming an investment portfolio, estimating the parameters of empirical models, forecasting.
Learning Objectives
- The goal of this course is to develop and improve skills in financial data analysis with Python.
Expected Learning Outcomes
- Importing data from various sources
- Preprocess financial data
- Visualize financial data
- Perform event study
- Perform cluster analysis
- Perform time series analysis
Course Contents
- Data import
- Data preprocessing
- Data visualization
- Event study
- Cluster analysis
- Time series
Bibliography
Recommended Core Bibliography
- Introduction to Programming Concepts - Python - CCBY4_052 - Open Education Resource Team - 2022 - Open Educational Resources: libretexts.org - https://ibooks.ru/products/390838 - 390838 - iBOOKS
- Introduction to Statistics and Data Analysis, With Exercises, Solutions and Applications in R, Christian Heumann, Michael Schomaker, Shalabh, Springer Nature Switzerland AG 2022, 978-3-031-11833-3, published: 30 January 2023
- Pandas for everyone : Python data analysis, Chen, D. Y., 2023
Recommended Additional Bibliography
- Brooks,Chris. (2019). Introductory Econometrics for Finance. Cambridge University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.b.cup.cbooks.9781108422536