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Tutoria privada em Estatística e Econometria (Live in Milan + Online), o apoio à tese de mestrado preparação (usando R, Stata, SPSS, Eviews, Gretl, Matlab)
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Mattia é um dos melhores professores de Gestão financeira de acordo com a qualidade do perfil, excelência do diploma e rápida organização da 1ª aula!
Mais sobre Mattia
Conhecimentos Técnicos (aplicação e muitas vezes a execução a partir do zero): 1) Econometria: multivariada de regressão, modelos variável discreta (isto é, logit), modelos de séries temporais (isto é, AR / MA, ARCH / GARCH), modelo VAR (VAR), co-integração (Engle -Granger, VECM), processo de longa memória (Fractional Integration), comutação modelos de regime (Filter Hamilton), Kalman Filter, não observada modelo Componentes ARIMA, Beveridge-Nelson decomposição (abordagem de Hansen), métodos cópula, o algoritmo de Metropolis-Hastings, Black- modelo Litterman (abordagem de Meucci), hierárquica Paridade Risco 2) Quantitative Negociação (Negociação Mid-High Frequency): Stat Arb & modelos de Negociação pares, Ordem Desequilíbrio & Order efeitos de reposição sobre os retornos intraday, configuração ideal de entrada e saída de Negociação Triggers para Quant Negociação estratégias, Stat Arb Bertram Modelo, regras de amostragem de dados para dados não-igualmente espaçados (tempo vs. volume de dados de alta freqüência de clock), bid-ask Bounce viés & Método Sahalia para microestrutura Noise Estimation & Test, Haya Yoshida-shi Índice de lead-lag, D'Método Aspremont para Carteiras Média Rev, a fragmentação do mercado nos mercados financeiros, os preços high-low e Pivot Pontos negociação regra, a Trend seguinte estratégia, Avellaneda-Stoikov Modelo para Optimal Negociação Gestão de Execução 3) Risco: P & L de produção e análise para a comercialização de energia, VaR e lucro em risco para a comercialização de energia, a abordagem Merton para VaR de crédito com / sem migrações de crédito rating, EVT e VaR baseia-Cópula, modelos stress testing, estruturados modelos de crédito para regulamentação Risco-Transfer, adicionais Ajuste a Valor de Balanço, Risco Risco Agregação modelo, métodos de interpolação para o multi-ano Estrutura PD Term, métodos para semidefinite-positiva Corr Matrix Ajuste 4) Matemática financeira: Longstaff-Schwartz, modelo HJM (esquema de Glasserman), gregos com diferenças finitas método, os produtos CPPI & Cushion Multiplicador de configuração 5) Máquina de Aprendizagem: Support Vector Machines, Árvore de Decisão, Análise de componentes Principais e de regressão, XGBoost, aleatório Floresta
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Sobre a aula
- Ensino Superior
níveis :
Ensino Superior
- Português
Todos os idiomas falados na aula :
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Mestrado em Engenharia com as melhores notas e assistente de pesquisa da Econometria para cima Universidade italiana. Business Expert em Gestão de Riscos. Pesquisa acadêmica em Quantitative Finance e Algorithmic Trading. temas comuns abordados: Econometria (com aplicações em R, Stata, SPSS, Eviews, Gretl), Estatística, Matemática Financeira, suporte quantitativo para Tese de Mestrado (de regressões a todas as aplicações estatísticas), Gestão de Riscos, Matemática, Ciência da Computação I ajudar com atribuições, exames, apresentações, pesquisas avançadas, dissertações, grandes projetos de programação e melhoria geral habilidade. Proficiente em todos os principais pacotes estatísticos: R, SPSS, Stata, Matlab, EViews, Gretl. O custo médio é de 30 GBP / hora, mesmo que o custo por hora pode variar de acordo com o tópico funcional e complexidade do projeto Cobrindo cursos universitários em toda a Europa: Itália, Reino Unido, França, Alemanha, Espanha, Portugal, ... custo horário médio pode mudar de acordo para projetar complexidade
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Never seen a teacher like this! I solved all my issues in few hours, obtaining a high grade
Insegnante straordinario, riesce a rendere semplice anche le cose più difficili!
Impressive, with a perfect English! Top teacher in econometrics, data analysis and statistics. I had a problem with R & RStudio, he solved the issue in 2 hours! Incredible!!!
Top Teacher in econometrics. No one like him!
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