Produktbild: Tidy Finance with Python

Tidy Finance with Python

219,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

12.07.2024

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Zeichnungen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

262

Maße (L/B/H)

26/18,3/1,9 cm

Gewicht

453 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-268429-1

Beschreibung

Rezension

"A fantastic book bringing together financial theory, sound econometrics, thorough data processing and powerful programming techniques using R. An absolute must for every student and scholar in empirical finance."

Nikolaus Hautsch, Professor of Finance & Statistics at University of Vienna

"Tidy Finance is a fantastic resource that lowers the threshold for entry into empirical finance, all in the spirit of open and reproducible science."

Björn Hagströmer, Professor of Finance at Stockholm Business School

"To have a deep understanding of empirical asset pricing, one needs to write code using actual data. To learn how to do this, there is no better starting point than Tidy Finance. [...] I strongly recommend Tidy Finance to both beginners and experts."

Raman Uppal, Professor of Finance at EDHEC Business School

"Students and professionals alike are led step by step until they suddenly find themselves coding on their own. A brilliant and required resource!"

Mark Salmon, Professor of Economics at University of Cambridge

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

12.07.2024

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Zeichnungen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

262

Maße (L/B/H)

26/18,3/1,9 cm

Gewicht

453 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-268429-1

EU-Ansprechpartner

Taylor & Francis Verlag GmbH
Kaufingerstraße 24
80331 München
DE
GPSR@taylorandfrancis.com

Herstelleradresse

Taylor & Francis Group
5 Howick Place
SW1P 1WG London
UK
GPSR@taylorandfrancis.com

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  • Produktbild: Tidy Finance with Python
  • Preface

    Author Biographies

    Part 1: Getting Started

    1. Setting Up Your Environment

    2. Introduction to Tidy Finance

    Part 2: Financial Data

    3. Accessing and Managing Financial Data

    4. WRDS, CRSP, and Compustat

    5. TRACE and FISD

    6. Other Data Providers

    Part 3: Asset Pricing

    7. Beta Estimation

    8. Univariate Portfolio Sorts

    9. Size Sorts and p-Hacking

    10. Value and Bivariate Sorts

    11. Replicating Fama and French Factors

    12. Fama-MacBeth Regressions

    Part 4: Modeling and Machine Learning

    13. Fixed Effects and Clustered Standard Errors

    14. Difference in Differences

    15. Factor Selection via Machine Learning

    16. Option Pricing via Machine Learning

    Part 5: Portfolio Optimization

    17. Parametric Portfolio Policies

    18. Constrained Optimization and Backtesting

    Appendices

    A. Colophon

    B. Proofs

    C. WRDS Dummy Data

    D. Clean Enhanced TRACE with Python

    E. Cover Image

    Bibliography

    Index