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코스 개요
개요
일반 경제계량학 개념
- 경제계량학의 기본 개념 이해
- 변수와 측정 방법 이해
- 확률과 신뢰 수준 개요
- 통계적 추론과 백분위수
- 이론적인 확률 분포
- 유의성 검정과 신뢰 구간 방법
- 비대칭성 작업
- 첨도
- 분산분석(ANOVA)
회귀 분석
- 회귀의 개념
- 선형 회귀 이해
- 회귀 추정
- 회귀 추론
- 통계적 가정 이해
- 가정 위반과 시사점 검정
- 비속회귀 이해
- 회귀 모델 이해
- 변수 변환
- 계수 해석
- 선형 및 비선형 회귀 모델
시계열 분석
- 시계열 구성 요소
- 다양한 분해 방법
- 추세, 주기, 계절성 이해
- 정상성 검정 수행
- 그래프와 상관 함수 해석
- 단위근 검정 수행
- 비정상 시계열 변환
- 정상 과정
- 모델에서 복잡한 변환 이해
- 경제 및 시계열 예측
신경망
- 신경망의 개념과 방법론 이해
- 신경망 구성
- 머신러닝 개요
- 지도 학습 vs. 비지도 학습
- 머신러닝과 경제계량학 비교
금융 리스크 모델링
- 리스크 측정
- 발생 확률
- 변동계수 이해
- 리스크 조정 자본
마르코프 연쇄와 몬테카를로 시뮬레이션
- 시뮬레이션과 모델의 개념 이해
- 적합 분포와 확률
- 프로필 생성
- 랜덤 변수와 결과 변수
프로젝트 평가
- 프로젝트 선택 기준 정의
- 수요 탄력성 이해
- 프로젝트 경제적 타당성
- 리스크 손익분기점 분석
- 순 유동량 이해
- 분석 도구 활용
- 스트레스 분석
요약 및 다음 단계
요건
- 경제계량학에 대한 기본 이해
대상자
- 경제학자
- 통계학자
21 시간
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운동과 함께 보여주는 변형입니다.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
코스 - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
기계 번역됨
