Finansiell statistik, vt-05. Allmän information. Johan Koskinen. F1(a) Allmän information

Relevanta dokument
1.1.1 Innehåll Momentet består av 24 föreläsningar som behandlar: Beskrivande statistik, Grundläggande sannolikhetslära. Stokastiska variabler.

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2011 Statistiska institutionen Bertil Wegmann

Välkommen till Matematik 3 för lärare!

modell Finansiell statistik, vt-05 Modeller F5 Diskreta variabler beskriva/analysera data Kursens mål verktyg strukturera omvärlden formellt

2 Dataanalys och beskrivande statistik

KURSBESKRIVNING FÖR FINANSIELL STATISTIK, 7.5 HÖGSKOLEPOÄNG.

Föreläsning G60 Statistiska metoder

KURSBESKRIVNING FÖR FINANSIELL STATISTIK, 7.5 HÖGSKOLEPOÄNG.

Efter att ha genomgått momentet Statistisk teori III, grundnivå, 7,5 högskolepoäng,

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2012 Statistiska institutionen Göran Rundqvist

13.1 Matematisk statistik

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

732G01/732G40 Grundläggande statistik (7.5hp)

Sambandsmått. Centralmått. Det mest frekventa värdet. Det mittersta värdet i en rangordnad fördelning. Aritmetiska medelvärdet.

KURSBESKRIVNING FÖR FINANSIELL STATISTIK, 7.5 HÖGSKOLEPOÄNG.

Kursen ingår i civilekonomprogrammet samt kandidatprogrammet i företagsekonomi.

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2013 Statistiska institutionen Termeh Shafie

Kursbeskrivning för Statistikens grunder, 15 högskolepoäng

KURSBESKRIVNING FÖR FINANSIELL STATISTIK, 7,5 HÖGSKOLEPOÄNG.

Innehåll. Frekvenstabell. II. Beskrivande statistik, sid 53 i E

Beskrivande statistik

Föreläsning G60 Statistiska metoder

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2010 Statistiska institutionen Linda Wänström (moment 1 och 2) Jörgen Säve-Söderbergh (moment 3 och 4)

Beskrivning av och preliminära läsanvisningar till Fortsättningskurs i statistik, moment 1, Statistisk Teori, 10 poäng.

Sannolikhet och statistik 1MS005

Kursbeskrivning för Statistikens grunder, 15 högskolepoäng

VT 15 Uppdaterad

Statistiska undersökningar

Kursbeskrivning för Statistikens grunder, 15 högskolepoäng (kvällskurs)

Exempel: Väljarbarometern. Föreläsning 1: Introduktion. Om Väljarbarometern. Statistikens uppgift

Kursbeskrivning för Statistikens grunder, 15 högskolepoäng

Kursbeskrivning för Statistikens grunder, 15 högskolepoäng

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh

Studiehandledning S0001M Matematisk statistik Läsperiod 2, Ht 2013

Statistikens grunder (an, 7,5 hsp) Tatjana Nahtman Statistiska institutionen, SU

Wienerprocesser. Finansiell statistik, vt-05. Enkel slumpvandring. Enkel slumpvandring. Varför: model för aktiekurs (dock med aber...

Statistik och epidemiologi T5

Grundläggande statistik 1, 6hp VT 2014

Stockholms Universitet Statistiska Institutionen VT Kursbeskrivning. Statistisk Teori I, grundnivå, 15 högskolepoäng

F19, (Multipel linjär regression forts) och F20, Chi-två test.

Kursbeskrivning för Statistikens grunder, 15 högskolepoäng (preliminär)

Kursbeskrivning för Grundläggande statistik för ekonomer, 15 högskolepoäng, STE101

Matematisk statistik för B, K, N, BME och Kemister

KLEINLEKTION. Område statistik. Lektionens upplägg. Lämplig inom kurserna Matematik 2b och 2c. Engage (Väck intresse) Explore (Upptäck laborera)

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Kursmeddelanden. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment. Exempel: exekveringstid

Kurser inom profilen Teknisk matematik (Y)

Medicinsk statistik I

Föreläsning 1: Introduktion

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Exempel: exekveringstid. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment

Studiehandledning S0001M Matematisk statistik Läsperiod 4, VT 2017

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2007 Statistiska institutionen Tatjana Nahtman Karin Dahmström

Innehåll. Steg 4 Statistisk analys. Skillnader mellan grupper. Skillnader inom samma grupp över tid. Samband mellan variabler

Typvärde. Mest frekventa värdet Används framförallt vid nominalskala Ex: typvärdet. Kemi 250. Ekon 570. Psyk 120. Mate 195.

Matematisk statistik, Föreläsning 5

Gästföreläsare: (Praktisk filosofi, tel ,

SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIKTEORI KONSTEN ATT DRA INTERVALLSKATTNING. STATISTIK SLUTSATSER. Tatjana Pavlenko.

Sannolikhetslära och statistik, grundkurs

Föreläsning 1. Repetition av sannolikhetsteori. Patrik Zetterberg. 6 december 2012

Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan?

Grundläggande statistik I (6 hp)

Studiehandledning S0001M Matematisk statistik Läsperiod 2, HT 2017

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh

Matematisk statistik för B, K, N, BME och Kemister

Förra gången (F4-F5)

Provmoment: Tentamen 6,5 hp Ladokkod: A144TG Tentamen ges för: TGMAI17h, Maskiningenjör - Produktutveckling. Tentamensdatum: 28 maj 2018 Tid: 9-13

Kontrollera att följande punkter är uppfyllda innan rapporten lämnas in: Första sidan är ett försättsblad (laddas ned från kurshemsidan)

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 3

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson

Provmoment: Tentamen 2 Ladokkod: 61ST01 Tentamen ges för: SSK06 VHB. TentamensKod: Tentamensdatum: Tid:

Två innebörder av begreppet statistik. Grundläggande tankegångar i statistik. Vad är ett stickprov? Stickprov och urval

STATISTISK POWER OCH STICKPROVSDIMENSIONERING

Statistik. Det finns tre sorters lögner: lögn, förbannad lögn och statistik

Föreläsning G70 Statistik A

Statistik B Regressions- och tidsserieanalys Föreläsning 1

Rådfrågningar sker på angivna lärares rum om annan information ej givits.

SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK GRUNDLÄGGANDE SANNOLIKHETSTEORI, KORT OM BESKRIVANDE STATISTIK. Tatjana Pavlenko.

Kursbeskrivning för Statistisk teori med tillämpningar, Moment 1, 7,5 hp

Föreläsning 7: Punktskattningar

Deskriptiv statistik. Andrew Hooker. Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University

KURSBESKRIVNING REGRESSIONSANALYS OCH UNDERSÖKNINGSMETODIK, 15HP INNEHÅLL VT14 ST123G. Kursen utgörs av två delkurser:

Agenda. Statistik Termin 11, Läkarprogrammet, VT14. Forskningsprocessen. Agenda (forts.) Data - skalnivåer. Den heliga treenigheten

Beskrivande statistik

F18 MULTIPEL LINJÄR REGRESSION, FORTS. (NCT

Biologisk statistik 3hp

Beskrivande statistik Kapitel 19. (totalt 12 sidor)

Konkret kombinatorik. Per Berggren och Maria Lindroth

TENTAMEN I REGRESSIONSANALYS OCH TIDSSERIEANALYS

Provmoment: Tentamen 3 Ladokkod: 61ST01 Tentamen ges för: SSK06 VHB. TentamensKod: Tentamensdatum: Tid:

Valresultat Riksdagen 2018

FMSF 30/35/40 Matematisk statistik Grundläggande sannolikhetsteori Sannolikhetsteori och diskret matematik

Föreläsning 2 Deskription (forts). Index Deskription: diagram som stapeldiagram, histogram mm (tex spridningsdiagram, Mera om mätnivåer

Beskrivande statistik. Tony Pansell, Leg optiker Docent, Universitetslektor

17/10/14. Kvantitativ metod och grundläggande statistik. Varför. Epidemiologi

Föreläsning 1. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Kursplan för Sociologisk Analys VT 09, 7,5 högskolepoäng. (Syllabus for Quantitative Sociological Methods, 7.5 ECTS)

Deskription (Kapitel 2 i Howell) Moment 1: Statistik, 3 poäng

Tentamen i TMA321 Matematisk Statistik, Chalmers Tekniska Högskola.

Vetenskaplig teori och metod Provmoment: Tentamen 1 Ladokkod:

TNIU66: Statistik och sannolikhetslära

Transkript:

Johan, Koskinen, Statistiska institutionen, Stockholms universitet Finansiell statistik, vt-05 F1a) Allmän information Allmän information Vem är jag och de övriga lärarna? Statistiska institutionen: när, var, hur varför)? Dataresurser Kursinfo F1 b): kursens mål 2 Johan Koskinen Statistiker och Bayesian behöver ni veta mer fråga Föreläsningar, tentamen rum B788 tel: 16 29 90 johan.koskinen@stat.su.se 3 1

Bertil Wegmann Statistiker Auktionsteori Räkneövningar, dataövningar och inlämningsuppgift rum B784 tel: 16 29 74 kommer senare) bertil.wegmann@stat.su.se 4 Statistiska institutionen plan 7 hus B öppettider expedition studievägledare jourlärare schema anslaget + hemsida) www.statistics.su.se /allmän information 5 Dataresurser Institutionens datasal: aktivera studentkonto etc: B319 övriga datasalar: k-info 6 2

B319!"!!!!!!!!! %!"!!!!!!!!!!!!!!!"!!!! '!!!!!!!!!! ')*)) + 7 Informationsdisken, hus A Hyra cd med bla Minitab Registera studentkonto Låna nätverkskort A 8 Övriga datasalar A2:130 PC Linux och Windows). Rum A 251 är ett tyst rum för enskilt arbete. A5 Rum A 5155 och A 5164, 36 PC Windows) B2, Rum B 2 88, 12 emac MacOSX), 7 PC och en scanner F3 Dussinet Rum F 371, 12 PC Windows), här finns även en scanner. F4 Mackeriet Rum 4204, 12 emac MacOSX). 9 3

- STO CK HOLMS UNIV ERSITET Statistiska institutionen Kursinfo Litteratur Lee, Lee och Lee Kompendium Schema Anvisningar KOMPENDIUM TILL KURSEN I FINANSIELL STATISTIK 10 POÄNG) av Daniel Thorburn och Rolf Larsson VT-05 www.statistics.su.se /grundutbildningen/finstat.shtml 10 Johan, Koskinen, Statistiska institutionen, Stockholms universitet Finansiell statistik, vt-05 F1b) Kursens mål Kursens mål beskriva/analysera data formellt verktyg strukturera omvärlden innehåll osäkerhet regelbundenhet modell 12 4

Kursens formella mål 3. Utbildningens mål Kursens mål är att - ge grundläggande kunskaper om de sannolikhetsteoretiska och statistiska begrepp och metoder, som används inom ekonomisk teori, speciellt de som har användning i finansiella metoder. 13 Innehåll 5. Utbildningens innehåll Grundläggande sannolikhetslära. Stokastiska variabler. Några viktigare fördelningar. Grundläggande inferens såsom punktskattningar, konfidensintervall och hypotesprövning. Korrelationsbegrepp. Multipel linjär och logistisk regression. Tidsserieanalys. Prognoser. Slumpvandring. Wienerprocessen. Indexteori. Beslutsteori. 14 Verktyg för att strukturera och förstå omvärlden Rationell grund för beslut jfr exempel i Lee 1.1 tittarsiffror 1.2 betyg 1.3 klubbval i golf 1.4 flingor diet 1.5 gödsel se regelbundenheter och mönster 15 5

Beskriva/analysera data Få en samlad bild av hur saker och ting står till i genomsnitt hur mycket? hur stora avvikelser är vanliga? etc Analys av hur saker och ting hänger samman samvariation klustring 16 Osäkerhet och regelbundenhet deterministisk värld? hur säkra kan vi vara på att våra slutsatser håller kommer vi dra samma slutsatser vid ett upprepat försök? 17 bilder från www.scienceyear.com; NESTA Modell beskriver sannolikheter för att observera saker vi kan observera 18 6

Inlärningsprocessen uppfattning uppfattning uppfattning experiment information data experiment information data genom att använda sannolikhetskalkyl kan vi genom data få information om modellen prediktion förståelse 19 Johan, Koskinen, Statistiska institutionen, Stockholms universitet Finansiell statistik, vt-05 F1c) Deskriptiv statistik antag att vi för ett antal dgr har: ABB i går idag 0.0 2.4-0.2 0.2-0.4 Rådata för ett antal kunder har: toapapp. Edet soft Serla Serla Leni Lambi 21 7

Sammanfatta 0.6 0.0 0.4 0.7-0.2 0.0 0.4 0.7-0.4-0.4-0.1-1.4-0.1 0.2-0.2-0.2 0.4-0.1 0.2 0.7 0.9-0.5-0.2 0.7 0.0-0.2-0.4 0.3-0.1-0.3 0.8 1.0 1.0 0.2-0.6-0.2-0.3 0.4-0.1 0.6 0.4 0.3 0.5-0.5-0.2-0.4 0.1 0.6-0.3-0.1-0.2-0.2 0.0 2.4 0.0 0.2-0.4 tabeller Serla Serla Lambi Lotus royal Blåvit Leni Leni Leni Lambi Edet soft Leni Eldorado Eldorado Edet soft Lotus royal Serla Serla Edet soft Lambi Leni Lambi Serla Lambi Serla Leni Serla Blåvit Eldorado Lotus royal Lambi Serla Serla Blåvit Edet soft Lambi Serla Serla Eldorado Eldorado Blåvit Serla Edet soft Edet soft Eldorado Lambi Edet soft Serla Leni Serla Serla Serla Edet soft Serla Lotus royal Lambi Lotus annat Serla Eldorado Leni royal diagram sammanfattande mått 22 Kategoriska data: tabell Märke antal % Lambi 9 15,00 Edet soft 8 13,33 Leni 8 13,33 Lotus royal 5 8,33 Serla 18 30,00 Eldorado 7 11,67 Annat 1 1,67 23 Kategoriska data: diagram olika sätt att rita upp frekvenserna stapeldiagram cirkeldiagram!" 24 8

Numeriska data intervall antal % -1,5; - 0,9 1 1.754386-0,9; - 0,3 8 14.03509-0,3; 0,3 28 49.12281 0,3; 0,9 16 28.07018 0,9; 1,5 3 5.263158 1,5; 2,1 0 0 2,1; 2,7 1 1.754386 25 Numeriska data diagram yta proportionell mot antalet i intervallet -0,9;-0,3] 26 Sammanfattningsmått: lägesmått För data 1, 2,, aritmetiskt medelvärde: rangordnade observationer: 1), 2),, ) = + + + = = 1 1 2 ) / median: [+1]/2), tal så att [+1]/2) 1), 2),, [+1]/2-1) och [+1]/2), [+1]/2+1), [+1]/2+2),, ). typvärde: vanligaste observationen 27 9

Lägesmått + 1 58 = = 29 2 2 min max 50% 50% 6, 4 = = 0, 1123 57 28 Sammanfattningsmått: spridningsmått För data 1, 2,, varians: 2 2 2 2 ) + ) + + ) ) 2 1 2 1 = = = 1 1 standardavvikelse: rangordnade observationer: 1), 2),, ) variationsbredd: ) 1) kvartilavstånd: 3 1 = 3[+1]/4) [+1]/4) kvartilavvikelse: 3[+1]/4) [+1]/4) )/2 29 Spridningsmått variationsbredd 1 median 3 =, + 17, 96 = 55, 49 55 30 10

abb sax 0.0-0.55 0.0 1.59 0.2 0.23-0.4 0.55 Flera variabler toapapper prismedv. Edet soft nej Serla ja Serla ja Lambi nej ja nej vet ej All 0.00 0.00 100.00 100.00 annat Blåvit 100.00 0.00 0.00 100.00 Edet soft 12.50 50.00 37.50 100.00 Eldorado 85.71 14.29 0.00 100.00 Lambi 11.11 66.67 22.22 100.00 Leni 25.00 62.50 12.50 100.00 Lotus 40.00 60.00 0.00 100.00 royal Serla 66.67 22.22 11.11 100.00 All 46.67 38.33 15.00 100.00!"!" % %%% % %%% % 31 %%% Flera variabler abb dagar sax 0.0 mån -0.55 0.0 fre 1.59 0.2 mån 0.23-0.4 tis 0.55 " ' " 32 )*+",% Flera variabler --.- / 380 11,7 ' 450 13,5% 2870 88,3% 2880 86,5% )*+",% )*+",% --.- / 160 8% 1830 92% ' 10 4% 240 96% ' 220 17,5% 1040 82,5% ' 440 14,3% 2640 85,7% 33 11