Course Outline

소개

일반 계량 경제학 개념

  • 계량경제학의 기본 개념 이해
  • 변수 및 측정값 이해
  • 확률 및 신뢰도 개요
  • 통계적 간섭 및 백분위수
  • 이론적 확률 분포
  • 유의성 검정 및 신뢰 구간 방법
  • 비대칭 작업
  • 첨도
  • 아노바

회귀 분석

  • 회귀의 개념
  • 선형 회귀 이해
  • 회귀 추정
  • 회귀 간섭
  • 통계적 가정 이해
  • 가정 및 시사점 테스트 위반
  • 가짜 회귀 이해
  • 회귀 모델 이해
  • 변수 변환
  • 계수 해석
  • 선형 및 비선형 회귀 모델

시계열 분석

  • 시계열의 구성요소
  • 다양한 분해 방법
  • 추세, 주기, 계절성 이해
  • 정상성 테스트 수행
  • 그래프 및 상관도표 해석
  • 단위근 테스트 수행
  • 비정상 시계열 변환
  • 고정 프로세스
  • 모델의 복잡한 변환 이해
  • 경제 및 시계열 예측

Neural Networks

  • 신경망 개념 및 방법론 이해
  • 신경망 구성
  • 기계 학습 개요
  • 지도 학습과 비지도 학습
  • 기계 학습과 계량경제학

재무 위험 모델링

  • 위험 측정
  • 발생 확률
  • 변동계수 이해
  • 위험조정자본

마르코프 체인 및 몬테카를로 시뮬레이션

  • 시뮬레이션과 모델의 개념 이해
  • 적합성과 확률의 분포
  • 프로필 만들기
  • 무작위 및 결과 변수

프로젝트 평가

  • 프로젝트 선택 기준 정의
  • 수요 탄력성의 이해
  • 프로젝트 경제성
  • 위험 손익분기점 분석
  • 순 흐름 이해
  • 분석 도구 사용
  • 스트레스 분석

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 계량경제학의 기본 이해

청중

  • 경제학자
  • 통계학자
 21 Hours

Number of participants



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