コース概要

導入

一般的な計量経済学の概念

  • 計量経済学の基本概念を理解する
  • 変数とメジャーを理解する
  • 確率と信頼度の概要
  • 統計的干渉とパーセンタイル
  • 理論的な確率分布
  • 有意性検定と信頼区間の方法
  • 非対称性の操作
  • 尖度
  • 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
  • 回帰干渉
  • 統計的仮定を理解する
  • 前提条件の違反と影響のテスト
  • 偽の回帰を理解する
  • 回帰モデルを理解する
  • 変数の変換
  • 係数の解釈
  • 線形回帰モデルと非線形回帰モデル

時系列分析

  • 時系列の構成要素
  • さまざまな分解方法
  • トレンド、サイクル、季節性を理解する
  • 定常性テストの実行
  • グラフとコレログラムの解釈
  • 単位根テストの実行
  • 非定常時系列の変換
  • 定常プロセス
  • モデル内の複雑な変換を理解する
  • 経済および時系列予測

Neural Networks

  • 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
  • 機械学習の概要
  • 教師あり学習と教師なし学習
  • 機械学習と計量経済学

財務リスクのモデリング

  • リスクの測定
  • 発生確率
  • 変動係数を理解する
  • リスク調整資金

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
  • 適合と確率の分布
  • プロファイルの作成
  • ランダム変数と結果変数

プロジェクトの評価

  • プロジェクト選択基準の定義
  • 需要の弾力性を理解する
  • プロジェクトの経済的実現可能性
  • リスク損益分岐点分析
  • ネットフローを理解する
  • 分析ツールの使用
  • 応力解析

概要と次のステップ

要求

  • 計量経済学の基礎を理解していること

観客

  • エコノミスト
  • 統計学者
 21 時間

参加者の人数



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