Carta area Quantitative Methods

Carta-16

CARTA 16. 2ª ETAPA DE QUANT. SE COMPLICA UN POCO EL ASCENSO

Ésta es la decimo sexta 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. 

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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”):

1. COMMON PROBABILITY DISTRIBUTIONS

                 Bueno, pues siento ser un poco cascarrabias, pero este primer tema de nuevo es potente…

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Boletín

                    Empezamos suave, con un apartado sencillo en el que se nos pide ser capaces de distinguir entre una distribución de probabilidades continua y discreta, así como las implicaciones de las diferencias. 

                       Tras ello, entramos 100% en la chicha. Distribución normal y Distribución Binomial.

                        Es importantísimo entender a la perfección ambas distribuciones.

                      Dominar las cuatro propiedades que caracterizan a una distribución normal es vital, y fácil. Simplemente mirando el gráfico de una distribución normal, las propiedades son bastante evidentes.

                     Tras todo lo anterior, pasamos seguramente a la parte más importante de todo el temario de Quantitative Methods. Los Intervalos de Confianza. Si sólo pudierais estudiar durante la semana una cosa antes de la clase del viernes, os diría que eligierais la parte de Intervalos de Confianza. En la clase del viernes le dedicaremos mucho tiempo, y haremos bastantes ejercicios.

                      Y con la base adquirida tras estudiar todo lo anterior (principalmente usando la parte de intervalos de confianza), pasamos a otro apartado clave en el que nos exigirán ser capaces de calcular probabilidades usando una distribución normal Estandarizada, usando el z-value. 

                      Tras todo lo anterior, y para que no nos aburramos, acaba el tema con tres apartados finales con los que ponemos la guinda a este “maravilloso” tema:

  • Aprender a calcular el Shortfall RiskSafety-First Ratio.

  • Entender las características de una distribución Log-Normal

  • Cálculo de retornos utilizando capitalización continua. 

2. SAMPLING AND ESTIMATION

               En la vida real, cuando queremos realizar un análisis de algo, y usar ese análisis para realizar estimaciones acerca de ese algo analizado, cuando ese algo es de un tamaño muy significativo, se realizan muestras. Pues de eso va este tema.

               Lo más importante en este reading es:

  • Que conozcáis los distintos métodos para la selección de una muestra.

  • Que entendáis los principales sesgos que pueden surgir como consecuencia de utlizar muestras.

  • Que comprendáis el Teorema del Límite Central, y por qué es importante.

  • Que dominéis y entendáis la distribución de Student (Student’s-t).

  • Entender a la perfección cuando se debe utilizar el estadístico z y cuando el t

                      

¿Y qué más para el próximo lunes?

La semana que viene terminaremos Quantitative Methods viendo con detalle los últimos dos readings:

HYPOTHESIS TESTING

INTRODUCTION TO LINEAR REGRESSION

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?

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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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