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獲得對經典數理統計學的基本見解,并學習如何使用基本統計模型。
了解機器學習。學會區分不同的機器學習和模式識別方法,應用這些方法于不同類型的數據,并使用不同的度量標準評估它們的性能。
學習如何為實際問題制定數學模型,例如線性規劃(LP)問題,對LP問題進行敏感性分析,并解決整數規劃問題。
學習如何開發多元回歸模型,并應用于交叉斷面數據。廣泛使用矩陣代數和多元統計理論。使用軟件包 EViews 和 R 或 Python 進行應用和模擬的執行。
廣泛介紹現代金融理論和實證研究,重點介紹投資項目評估和融資方式,以及現代投資組合理論和資本資產定價模型(CAPM)之間的基本關系。
學習與分析和預測(宏觀)經濟和金融時間序列最相關的單變量和多變量時間序列分析的部分。
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