Prognose im Bereich Debt Capital Markets (DCM)

areto Referenz Data Science – Prognose im Bereich Debt Capital Markets
  • Vorhersage des Preises eines am Markt gehandelten Finanzproduktes mithilfe der Data Science-Methoden
  • Konzeption und Implementierung eines nachhaltigen Prozesses zur Eingliederung der Vorhersage in den bestehenden Pricing-Prozess
  • Konzeption und Implementierung einer Architektur zur Realisierung von dynamischen und agilen Datenanalysen
  • Konzeption und Umsetzung eines Vorhersagemodells für den Preis der am Markt gehandelten Finanzinstrumente
  • Konzeption einer Datenanalyseplattform mit Microsoft SQL Server und R
  • Implementierung der Analysendatenbank und Datenintegration mit Microsoft SQL Server Integration Services
  • Konzeption und Umsetzung definierter Reports mit Microsoft Reporting Services
  • Implementierung, Modellierung und Qualitätssicherung eines Vorhersagemodells mit R
  • Parameterstudie und Varianzanalyse zur Sicherung der Prognosequalität – Es wurde eine Prognosegenauigkeit von mehr als 80% erreicht, die zu nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen im Pricing-Prozess des Kunden führt
  • Integration des Vorhersagemodells in eine bestehende Analysedatenbank mit dem Microsoft BI-Stack
  • R/RStudio, MS BI-Stack, MS Excel

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