261-5111-00L Asset Management: Advanced Investments (University of Zurich)
Semester | Frühjahrssemester 2020 |
Dozierende | Uni-Dozierende |
Periodizität | jährlich wiederkehrende Veranstaltung |
Lehrsprache | Englisch |
Kommentar | Der Kurs muss direkt an der UZH belegt werden. UZH Modulkürzel: MFOEC207 Beachten Sie die Einschreibungstermine an der UZH: http://www.uzh.ch/studies/application/mobilitaet.html |
Lehrveranstaltungen
Nummer | Titel | Umfang | Dozierende | |
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261-5111-00 V | Asset Management: Advanced Investments (University of Zurich) **Course at University of Zurich** | 2 Std. | Uni-Dozierende |
Katalogdaten
Kurzbeschreibung | Comprehension and application of advanced portfolio theory |
Lernziel | Comprehension and application of advanced portfolio theory |
Inhalt | The theoretical part of the lecture consists of the topics listed below. - Standard Markowitz Model and Extensions MV Optimization, MV with Liabilities and CAPM. - The Crux with MV Resampling, regression, Black-Litterman, Bayesian, shrinkage, constrained and robust optimization. - Downside and Coherent Risk Measures Definition of risk measures, MV optimization under VaR and ES constraints. - Risk Budgeting Equal risk contribution, most diversified portfolio and other concentration indices - Regime Switching and Asset Allocation An introduction to regime switching models and its intuition. - Strategic Asset Allocation Introducing a continuous-time framework, solving the HJB equation and the classical Merton problem. |
Leistungskontrolle
Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird) | |
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ECTS Kreditpunkte | 3 KP |
Prüfende | |
Form | benotete Semesterleistung |
Prüfungssprache | Englisch |
Repetition | Repetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich. |
Zusatzinformation zum Prüfungsmodus | Registration modalities, date and venue of this performance assessment are specified solely by UZH. |
Lernmaterialien
Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar. | |
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt. |
Gruppen
Keine Informationen zu Gruppen vorhanden. |
Einschränkungen
Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden. |
Angeboten in
Studiengang | Bereich | Typ | |
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Data Science Master | Interdisziplinäre Wahlfächer | W | ![]() |