课程大纲

介绍

一般计量经济学概念

  • 了解计量经济学的基本概念
  • 了解变量和度量值
  • 概率和置信水平概述
  • 统计干扰和百分位数
  • 理论概率分布
  • 显著性检验和置信区间法
  • 使用不对称性
  • 峰度
  • 方差分析

回归分析

  • 回归的概念
  • 了解线性回归
  • 回归估计
  • 回归干扰
  • 了解统计假设
  • 违反假设和影响测试
  • 了解虚假回归
  • 了解回归模型
  • 变换变量
  • 解释系数
  • 线性和非线性回归模型

时间序列分析

  • 时间序列的组成部分
  • 不同的分解方法
  • 了解趋势、周期和季节性
  • 执行平稳性测试
  • 解释图形和相关图
  • 执行单元根测试
  • 转换非平稳时间序列
  • 固定过程
  • 了解模型中的复杂转换
  • 经济和时间序列预测

Neural Networks

  • 了解神经网络的概念和方法
  • 神经网络组成
  • 机器学习概述
  • 监督学习与无监督学习
  • 机器学习与计量经济学

金融风险建模

  • 衡量风险
  • 发生概率
  • 了解变异系数
  • 风险调整资本

马尔可夫链和蒙特卡洛仿真

  • 理解仿真和模型的概念
  • 拟合和概率分布
  • 创建配置文件
  • 随机变量和结果变量

评估项目

  • 定义项目选择标准
  • 了解需求弹性
  • 项目经济可行性
  • 风险盈亏平衡分析
  • 了解净流量
  • 使用分析工具
  • 应力分析

摘要和后续步骤

要求

  • 对计量经济学有基本的了解

观众

  • 经济学家
  • 统计
 21 小时

人数



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