הסמינר מתמקד בסטטיסטיקה התיאורית המשמשת בדרך כלל לסיכום לסכם המאפיינים ההיסטוריים של נתונים פיננסיים, במומנטים של התפלגות התשואות, בסטטיסטיקה של הסיכונים להפסד (downside risk), ובמדדים של השתנות משותפת (למשל קורלציה) בין שני משתנים מקריים.

 

בגמר סמינר ההדרכה של שווי פנימי בנושא המשתתף ידע:

􀂅 לתאר סוגים שונים של נתונים (Data)

􀂅 לדון בהצגה גרפית (Graphical representation) של נתונים

􀂅 להסביר את מושגי המומנטים של התפלגות (Moments of a Distribution)

􀂅 להגדיר, לדון ולחשב את מדדי המיקום (Measures of Location) או הנטייה מרכזית

    (Measures of Central Tendency)

􀂅 להגדיר, לדון ולחשב את מדדי הפיזור (Measures of Dispersion) 

􀂅 לחשב     תנודתיות    היסטורית   (Historical    Volatility)   מתוך   נתוני   תשואות

   (Returns Data)

􀂅 להגדיר,  לדון  ולחשב  שונות  של  תשואות  שליליות  (Negative  Semi-variance)     וסטיית תקן של תשואות שליליות  (Negative Semi-deviation)

􀂅 להגדיר, לדון ולחשב א-סימטריה (Skewness, צידוד)

􀂅 להגדיר, לדון ולחשב גבנוניות (Kurtosis, עילרוד)

􀂅 לתאר נתונים דו-מימדיים (Bivariate Data)

􀂅 לדון    בשונות    משותפת    (Covariance)    ובמטריצת     השונויות    המשותפות

    (Covariance Matrix)

􀂅 לדון   במקדם   המתאם   (Correlation  Coefficient)  ובמטריצת  מקדמי  המתאם     (Correlation Matrix)

􀂅 לחשב תנודתיות של תיק (Portfolio volatility)