Carta area Quantitative Methods

Carta-10_

Carta-10. Una clase extra para Quantitative Methods

Ésta es la décima de las 33 cartas a Sisebuto y Rigoberta, en las que, semanalmente les contaré como afrontar con éxito las 33 “etapas” de este viaje de ascenso al Everest (intentar aprobar el examen CFA®).  Aquí tienes las cartas anteriores.

mock up CFA

El temario que hay que estudiar esta semana, y que explicaré en la clase del viernes es el incluido en la tabla inferior (“Temario Semana”).

             En las cuatro primeras ediciones  de este curso de preparación del examen CFA® quantitative methods ha  ha sido siempre un área que ha dado muchos quebraderos de cabeza a mis alumnos. 

 

        Como he tenido alumnos/as muy buenos en el pasado, siempre lo han acabado sacando muy bien en general, pero yo he “sentido” que no lo estaba enseñando bien 100%. 

          Por ello, el año pasado incluimos una clase adicional extra , para poder ver los conceptos con un poco más de calma. 

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Boletín

1.- HYPOTHESIS TESTING y PARAMETRIC & NON-PARAMETRIC TESTS OF INDEPENDENCE

             Estos dos primeros readings de esta semana, aunque cortitos, son duros de roer. En ellos se cubren de manera  minuciosa todos los procedimientos para hacer tests sobre hipótesis sobre la media, varianza, diferencia en las medias y diferencia en varianzas de la población/poblaciones analizadas.  

                     Y tras este párrafo horripilante, vamos a bajar un poco a la tierra todo esto… 

               Como suele ser habitual, el temario comienza con una serie de apartados de tipo teórico donde se incluye:

  • Definición de qué es una hipótesis

  • Explicación de qué es la Hipótesis Nula y a qué se refiere la Hipótesis Alternativa.

  • Los pasos correctos a seguir para hacer un test acerca de una Hipótesis. 

                     Tras esta introducción, entramos de lleno en la chicha, y nos encontramos con un apartado muy importantes, y del que haremos una explicación muy despacito en clase (y muchos ejercicios ya que es importante):

  • Error Tipo I y error Tipo II.

                   Para ayudaros a recordar y diferenciar el error tipo I y tipo II, utilizaremos una regla mnemotécnica con un rinoceronte…

 

                   Y después de lo anterior, seguiremos con una parte del temario con mucha chicha, que podemos agrupar en tres bloques:

  • Diferencia entre resultados significativos de un test, desde el punto de vista estadístico y desde el punto de vista económico. 

  • p-value: Clave entender el concepto y saber interpretarlo y usarlo en ejercicios. 

  • Elección del estadístico de contraste (test statistic) correcto, dependiendo de si:

    • El tamaño de la muestra es grande o pequeño.

    • Se conoce la varianza de la población o no.  

 

                  Una vez que hemos pasado por todo el temario incluido hasta aquí (mucho y con mucha complejidad), antes de terminar, el reading incluye una parte aparentemente infernal.              

                 En ella nos hablaran de los estadísticos de contraste a utilizar para hacer un test sobre las siguientes características de la población:

  • La Varianza de la Población. 

  • La diferencia entre las medias de dos poblaciones.

  • La media de las diferencias de dos poblaciones. 

  • Test paramétricos y test no paramétricos.

                 Si os fijáis bien, arriba, escribí “aparentemente infernal”. Es sólo aparentemente infernal, porque al leer las LOS, vereis que dice “IDENTIFY”.

                 Es decir, en todas las fórmulas horribles que incluye esta parte del temario, no me van a exigir que haga cálculos, ni que sea capaz de describir en detealle el procedimiento.  Sólo que sepa identificar qué estadístico de contraste hay que utilizar en cada caso. UFFFF.   

2.- SIMPLE LINEAR REGRESSION

Este “Reading” es una introducción a los modelos de regresión y se centra exclusivamente en el modelo de regresión simple (una variable independiente).  

Aquí veremos los conceptos de covarianza y correlación de una muestra así como aprenderemos a realizar tests de significancia de coeficientes de correlación. 

 

Constituye la base para poder acometer los bloques de análisis cuantitativo que se ven en detalle en el nivel II, así que es importante que los conceptos aprendidos aquí los tengamos muy consolidados.

La parte final del tema, donde debéis aprender a interpretar una tabla ANOVA es una parte del temario de la que es muy sencillo preparar preguntas de examen, por lo que habrá que entenderlo muy bien. 

3.- INTRODUCTION TO BIG DATA TECHNIQUES

El último reading de esta semana lo podríamos dividir en tres bloques:

  • Definición del término Fintech
  • Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning:
    • Explicación de en que consiste el rol de Data Science
    • Dentro del contexto del mundo de la Inteligencia Artificial, qué son las Redes Neuronales, el Deep Learning, y Machine Learning. 
  • Posibles usos del Big Data y Data Science (Análisis de Textos, Interpretación del lenguaje, trading algorítimo y High Frequence Trading entre otros).

¿Y qué más para el próximo lunes?

 

La semana que viene atacaremos el área de ECONOMICS!!!!

Por último, pero no menos importante

 

Me encantaría saber tu opinión de la carta: ¿estás pensando en estudiar el examen CFA® pero tienes dudas? ¿No sabes si vas a tener el tiempo suficiente? ¿No tienes claro por dónde y cómo empezar a estudiar?

– Si crees que le puede servir a más gente, ¿me ayudas a llegar a ellos compartiendo el post en tu Twitter, tu Facebook,  tu Linkedin y/o a tus contactos por E-mail?

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Ahhh! Y por supuesto no necesitas ser alumno para unirte al viaje, pero si quieres… puedes pasarte gratis a una clase presencial de los viernes, para decidir si te interesa apuntarte. Mándame un email y te mandamos dirección y horarios 

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