Optimal Portfolios

 The crash course on financial portfolio optimization, with application in R. The slides are available here, and R codes from there (in a Markdown). The first and second part is still online, here.

via Optimal Portfolios #2 — Freakonometrics

Optimal Portfolios #1 — Freakonometrics

 

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Optimal Portfolios, or sort of…

Last week, we got our first class on portfolio optimization. We’ve seen Markowitz’s theory where expected returns and the covariance matrix are given, > download.file(url=”http://freakonometrics.free.fr/portfolio.r”,destfile = “portfolio.r”) > source(“portfolio.r”) > library(zoo) > library(FRAPO) > library(IntroCompFinR) > library(rrcov) > data( StockIndex ) > pzoo = zoo ( StockIndex , order.by = rownames ( StockIndex ) )…

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Time Series Analysis in R Part 1: The Time Series Object

(This article was first published on R Programming – DataScience+, and kindly contributed to R-bloggers) Many of the methods used in time series analysis and forecasting have been around for quite some time but have taken a back seat to machine learning techniques in recent years. Nevertheless, time series analysis and forecasting are useful tools…

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Redes Sociales en el Consumo de los Hogares

Francisco Parra Rodríguez.

El objetivo del artículo es comprobar si la teoría del consumo Keynesiana, puede ser considerada desde una perspectiva micro, alejada de las tradicional supuesto de la elección entre bienes en base a las funciones de utilidad, para ello adoptaremos un supuesto más sociológico basado en la elección siguiendo un patrón determinado, aquí supondremos que cada individuo elige imitando el comportamiento de los individuos de la inmediata clase social de mayor renta, sujeto a una restricción de gasto que es la que determina la función de consumo Keynesiana, construida en base a grupos de clases sociales (percentiles). Para realizar dicho análisis utilizaremos técnicas de regresión band spectrum, jerarquías en arboles mínimos de expansión, y técnicas de análisis de redes sociales, aplicadas a la Encuesta de Presupuestos Familiares de España.

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Otra economia

Redes Sociales en el Consumo de los Hogares

Francisco Parra

1 de septiembre de 2017

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Abstract

El objetivo del artículo es comprobar si la teoría del consumo Keynesiana, puede ser considerada desde una perspectiva micro, alejada de las tradicional supuesto de la elección entre bienes en base a las funciones de utilidad, para ello adoptaremos un supuesto más sociológico basado en la elección siguiendo un patrón determinado, aquí supondremos que cada individuo elige imitando el comportamiento de los individuos de la inmediata clase social de mayor renta, sujeto a una restricción de gasto que es la que determina la función de consumo Keynesiana, construida en base a grupos de clases sociales (percentiles). Para realizar dicho análisis utilizaremos técnicas de regresión band spectrum, jerarquías en arboles mínimos de expansión, y técnicas de análisis de redes sociales, aplicadas a…

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Descargar S&P 500 Stock Data desde Google/Quandl con R.

(This article was first published on R – Curtis Miller’s Personal Website, and kindly contributed to R-bloggers) DISCLAIMER: Any losses incurred based on the content of this post are the responsibility of the trader, not me. I, the author, neither take responsibility for the conduct of others nor offer any guarantees. None of this should…

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Stock Trading Analytics and Optimization in Python with PyFolio, R’s PerformanceAnalytics, and backtrader.

(This article was first published on R – Curtis Miller’s Personal Website, and kindly contributed to R-bloggers) Introduction Having figured out how to perform walk-forward analysis in Python with backtrader, I want to have a look at evaluating a strategy’s performance. So far, I have cared about only one metric: the final value of the…

via Stock Trading Analytics and Optimization in Python with PyFolio, R’s PerformanceAnalytics, and backtrader — R-bloggers

Time Series Forecasting Part 2: Forecasting with timekit

(This article was first published on Shirin’s playgRound, and kindly contributed to R-bloggers) In my last post, I prepared and visually explored time series data. Now, I will use this data to test the timekit package for time series forecasting with machine learning. Forecasting In time series forecasting, we use models to predict future time…

via Data Science for Business – Time Series Forecasting Part 2: Forecasting with timekit — R-bloggers