経済計量学: Eviewsとリスクシミュレータのトレーニングコース

導入

経済計量学の概要

• 経済計量学の基本概念を理解する。
• 変数と測定方法を理解する。
• 確率と信頼度の概要。
• 統計的推論とパーセンタイル。
• 理論的な確率分布。
• 有意性検定と信頼区間の方法。
• 非対称性の扱い方。
• 尖度。
• ANOVA（分散分析）。

回帰分析

• 回帰の概念。
• 線形回帰を理解する。
• 回帰推定。
• 回帰推論。
• 統計的仮定を理解する。
• 仮定の違反と影響検証。
• 虚偽回帰を理解する。
• 回帰モデルを理解する。
• 変数の変換。
• 係数の解釈。
• 線形と非線形回帰モデル。

時系列分析

• 時系列の構成要素。
• 異なる分解方法。
• トレンド、サイクル、季節変動を理解する。
• 定常性検定の実行。
• グラフとコログラムの解釈。
• ユニットルート検定の実行。
• 非定常時系列の変換。
• 定常過程。
• モデルでの複雑な変換を理解する。
• 経済と時系列の予測。

ニューラルネットワーク

• ニューラルネットワークの概念と方法論を理解する。
• ニューラルネットワークの構成要素。
• 機械学習の概要。
• 監督学習と非監督学習の比較。
• 機械学習と経済計量学の比較。

金融リスクモデリング

• リスク測定。
• 発生確率。
• 変動係数の理解。
• リスク調整資本。

マルコフ連鎖とモンテカルロシミュレーション

• シミュレーションとモデルの概念を理解する。
• 適合分布と確率。
• プロファイルの作成。
• 確率変数と結果変数。

プロジェクト評価

• プロジェクト選択基準の定義。
• 需要弾力性の理解。
• プロジェクト経済的妥当性。
• リスク損益分岐点分析。
• 網流出を理解する。
• 解析ツールの使用。
• ストレス分析。

まとめと次回ステップ