один день в рэш

10:00 — 11:30; 11:45 — 13:15 | ауд. 401

Курс для студентов, которые планируют карьеру в сфере управления частным капиталом: в приватных банках, инвестиционных компаниях, семейных офисах или в качестве независимых советников. Курс рассматривает управление капиталом одновременно с двух сторон — клиента и индустрии. С точки зрения клиента обсуждаются эффективное использование финансовых инструментов и взаимодействие с финансовыми посредниками в рамках долгосрочной стратегии управления капиталом. С точки зрения индустрии изучаются структура отрасли управления капиталом, специфика различных игроков, а также спектр их услуг. Особое внимание уделяется текущей ситуации на рынке, а также обсуждению актуальных примеров и кейсов.

13:45 — 15:15; 15:30 — 17:00 | ауд. 401

Цель данного курса — познакомить студентов с фундаментальными концепциями контролируемого машинного обучения (ML) и его применением в финансах. Курс охватывает ключевые алгоритмы — от деревьев решений и ансамблевых методов до нейронных сетей — и сразу же связывает их с практикой: индексная торговля, ценообразование деривативов, прогнозирование волатильности и формирование портфеля. Все задания выполняются на Python с использованием реальных финансовых данных. Лекции проводятся на английском языке.

11:45 — 13:15 | ауд. 427

Этот курс рассказывает о приложениях теории игр для решения задач из самых разных областей человеческой деятельности, включая бизнес, международные отношения, спорт и экологию. Мы будем обсуждать как классические научные работы, так и недавние результаты, оказавшие влияние на отдельные рынки.

Цель этого курса — проиллюстрировать возможности теории игр в предсказании равновесных исходов в разнообразных ситуациях стратегического взаимодействия нескольких агентов.

13:45 — 15:15; 15:30 — 17:00 | ауд. 401

Цель данного курса — познакомить студентов с фундаментальными концепциями контролируемого машинного обучения (ML) и его применением в финансах. Курс охватывает ключевые алгоритмы — от деревьев решений и ансамблевых методов до нейронных сетей — и сразу же связывает их с практикой: индексная торговля, ценообразование деривативов, прогнозирование волатильности и формирование портфеля. Все задания выполняются на Python с использованием реальных финансовых данных. Лекции проводятся на английском языке.

13:45 — 15:15; 15:30 — 17:00 | ауд. 401

Цель данного курса — познакомить студентов с фундаментальными концепциями контролируемого машинного обучения (ML) и его применением в финансах. Курс охватывает ключевые алгоритмы — от деревьев решений и ансамблевых методов до нейронных сетей — и сразу же связывает их с практикой: индексная торговля, ценообразование деривативов, прогнозирование волатильности и формирование портфеля. Все задания выполняются на Python с использованием реальных финансовых данных. Лекции проводятся на английском языке.

15:30 — 17:00 | ауд. 427

Для принятия стратегических решений и предоставления политических рекомендаций людям, предприятиям и правительствам необходимо знать, как эти решения влияют на их полезность, прибыль, благосостояние. Причинно—следственный вывод — это то, что может получить эти знания из данных.

Цель курса — помочь понять современные прикладные эконометрические методы, научиться понимать и критически оценивать эмпирические работы, а также развить навыки, необходимые для планирования и проведения собственных проектов по науке о данных.

18:00 — 19:30; 19:45 — 21:15 | ауд. 401

Данный курс является продвинутым курсом для студентов, уже знакомых с основами машинного обучения и эконометрики. Преимущественно курс покрывает темы глубокого обучения (метод обратного распространения ошибки, особые техники обучения), а также приложения для визуального и текстового анализа данных. Упор сделан на практику: обучение строится на реальных наборах данных, предобученных моделях и регулярных компьютерных упражнениях. Курс будет особенно полезен тем, кто хочет применять методы машинного обучениях в финансах, анализе данных или смежных областях.

18:00 — 19:30; 19:45 — 21:15 | ауд. 427

Этот курс для студентов, которые хотят научиться принимать инвестиционные решения и структурировать сделки как со стороны банка, так и со стороны инвестора/спонсора. Курс охватывает ключевые форматы финансирования, обеспеченного активами: торговое финансирование, классическое проектное финансирование без права регресса, балансовые проекты и государственно-частное партнёрство — на примерах из нефтегазовой, инфраструктурной и энергетической отраслей, включая возобновляемую энергетику.

18:00 — 19:30; 19:45 — 21:15 | ауд. 427

Этот курс для студентов, которые хотят научиться принимать инвестиционные решения и структурировать сделки как со стороны банка, так и со стороны инвестора/спонсора. Курс охватывает ключевые форматы финансирования, обеспеченного активами: торговое финансирование, классическое проектное финансирование без права регресса, балансовые проекты и государственно-частное партнёрство — на примерах из нефтегазовой, инфраструктурной и энергетической отраслей, включая возобновляемую энергетику.