- Xây dựng mô hình hồi quy trong phân tích số liệu và dự báo
- Thực hiện kiểm định mô hình và chỉnh sửa mô hình nếu giả định không thỏa mãn
- Hệ thống bài tập tự luyện giúp nắm chắc kiến thức và phục vụ các kỳ thi
- Tiền đề cho các môn học tiếp theo như dự báo chuỗi thời gian, khoa học số liệu, machine learning,...
Kinh tế lượng là một công cụ đang ngày càng trở nên phổ biến và quan trọng trong việc phân tích dữ liệu, đưa ra dự báo về xu hướng và hành vi của số liệu.
Nó không chỉ được dùng trong nghiên cứu kinh tế, tài chính, mà còn được ứng dụng ngày càng rộng rãi trong khoa học số liệu (Data science) và học máy (Machine learning), nhằm xây dựng các mô hình để dự báo hành vi khách hàng, dự báo xu hướng tài chính và quản trị rủi ro.
Khóa học này sẽ cung cấp cho các bạn học kinh doanh chi tiết về cách để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính và hồi quy Logistic, là 2 trong số các mô hình phổ biến và hữu dụng nhất trong kinh tế lượng trong phân tích và dự báo. Khóa học sẽ không chú trọng vào mặt toán học của KTL, mà mọi công thức đều sẽ được diễn giải ý nghĩa và giải thích rõ ràng.
Các nội dung chính được trình bày trong khóa học như sau:
+Cách xây dựng mô hình, ước lượng hệ số mô hình hồi quy và thực hiện suy diễn thống kê
+Cách diễn giải mô hình hồi quy
+Các giả thiết của mô hình hồi quy, cách nhận biết và khắc phục
+Thực hành xây dựng mô hình
(16)
121 học viên
- Họ tên: HOÀNG HỮU ĐÀ. Hiện đang là chuyên viên cao cấp về xây dựng mô hình rủi ro tại ngân hàng MSB
- Trên 5 năm kinh nghiệm trong xây dựng mô hình rủi ro tài chính - ngân hàng; am hiểu các phương pháp và kỹ thuật xác suất thống kê, kinh tế lượng và khoa học dữ liệu ứng dụng trong ngành tài chính - ngân hàng cũng như các lĩnh vực khác
- Hơn 4,000 học viên trên trang web đào tạo trực tuyến
- Hơn 1 triệu lượt xem trên kênh youtube chia sẻ kiến thức
100%
0%
0%
0%
0%
