План на курса
Въведение
Обща иконометрична концепция
- Разбиране на основните концепции на иконометрията Разбиране на променливи и мерки Преглед на вероятността и нивото на увереност Статистическа интерференция и процентили Теоретични вероятностни разпределения Тест за значимост и метод на доверителния интервал Работа с асиметрия Kurtosis Anova
Регресионен анализ
- Концепции за регресия Разбиране на линейната регресия Оценка на регресията Регресионна намеса Разбиране на статистически предположения Тестване на нарушения на допускания и последици Разбиране на фалшива регресия Разбиране на регресионни модели Трансформиране на променливи Интерпретиране на коефициенти Линейни и нелинейни модели на регресия
Анализ на времеви редове
- Компоненти на времеви редове Различни методи на разлагане Разбиране на тенденции, цикли и сезонност Извършване на тестове за стационарност Тълкуване на графики и корелограма Извършване на тест за единичен корен Трансформиране на нестационарни времеви редове Стационарни процеси Разбиране на сложни трансформации в модела Прогнозиране на икономически и времеви редове
Neural Networks
- Разбиране на концепциите и методологията на невронната мрежа Състав на невронната мрежа Преглед на машинното обучение Наблюдавано срещу неконтролирано обучение Машинно обучение срещу иконометрия
Моделиране на финансовия риск
- Измерване на рискове Вероятност за възникване Разбиране на коефициента на вариация Капитал за коригиране на риска
Верига на Марков и симулация на Монтекарло
- Разбиране на концепцията за симулация и модел Разпределение на съвпаденията и вероятността Създаване на профили Случайни и резултатни променливи
Оценяване на проект
- Определяне на критерии за подбор на проекти Разбиране на еластичността на търсенето Икономическа осъществимост на проекта Анализ на рентабилност Разбиране на нетния поток Използване на аналитични инструменти Анализ на стреса
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основно разбиране на иконометрията
Публика
- Икономисти
- Статистици
Oтзиви от потребители (6)
We were using road accident data for practicals
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Course - Statistical Analysis using SPSS
Many hands-on sessions.
Jacek Pieczątka
Course - Administrator Training for Apache Hadoop
I learned new things so that is a good point
Daria - LKQ Polska Sp. z o. o.
Course - Analysing Financial Data in Excel
Добре обмислени и висококачествени материали за планиране.
Andrew - Office of Projects Victoria - Department of Treasury & Finance
Course - Forecasting with R
Machine Translated
Good detail on what R is used for and how to start using it right away
Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP
Course - Introduction to R with Time Series Analysis
I liked the excercises and how great it was to follow