R语言高级及应用 课程已关闭 ¥2700
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R语言高级及应用

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课程将对各种计量经济学模型进行深入浅出地讲解,没有让人望而生畏的数学公式。课程目的是使学员了解不同模型的基本思想、适用范围、局限性以及模型间的相互关系,提高对R软件的操作能力及对输出结果的解释能力。本课程将结合经济学、金融学、管理学等领域的真实案例,指导学员如何收集数据、整理数据、分析数据并找到最优解决方案。

上课信息

上课时间: 2017年8月16-18日 (三天)
上午9:00-12:00,下午1:30-4:30,答疑4:30-5:00

上课地点: 上海黄浦区贵州路铁道宾馆

R语言高级及应用

第一章 聚类分析(1课时)

1. K-Means聚类

2. 层次聚类

3. 两步聚类

案例:中国城市发展的几种典型模式

第二章 因子分析(1课时)

1. 主成分分析法

2. 主轴因子法

3. 计算因子得分

案例:基于因子模型的宏观经济预测

第三章 判别分析(1课时)

1. 距离判别

2. Fisher判别

案例:如何自动识别垃圾电子邮件?

第四章 决策树模型(2课时)

1. 分类回归树

2. 组合预测模型

3. 随机森林

案例:决策树模型在市场营销中的应用

第五章 人工神经网络(2课时)

1. B-P反向传播网络

2. SOM自组织映射网络

案例:大数据背景下基于产品特征的分类

第六章 金融资产收益率计算(1课时)

1. 收益率的基本概念

2. 股票收益率计算

3. 债券收益率计算

4. 收益率的统计分布

案例:沪深300指数月收益率的计算

第七章 收益率波动模型(1课时)

1. ARCH和GARCH模型

2. Stochastic Volatility模型

案例:人民币汇率波动是否会传导到股票市场

第八章 金融资产风险度量(1课时)

1. VaR和ES

2. 分位数回归和VaR(ES)的计算

案例:如何预测极端金融风险?

第九章 金融资产投资组合分析(2课时)

1. 均值方差模型

2. 均值-VaR模型

3. 均值高阶矩模型

案例:基于一组股票的最优投资组合

第十章 金融资产定价模型(2课时)

1. CAMP模型

2. APT模型

3. 期权定价模型

案例:如何为股票指数期权定价?


报名时间 2017-05-09 00:00 至 2017-08-16 00:00
培训时间 2017年8月16-18日 (三天)
培训地点 上海黄浦区贵州路铁道宾馆
培训费用 2700元 / 2400元 (仅限全日制本科生及硕士研究生优惠价)
授课安排 上午9:00-12:00,下午1:30-4:30,答疑4:30-5:00


讲师介绍:

     杨柳,经济学博士,2014年8月毕业于美国纽约州立大学,现任教于南京大学商学院产业经济学系。研究方向为计量经济理论和经济预测,已有多篇论文发表于Journal of Business & Economic Statistics、International Journal of Forecasting、Economics Letters等国际知名SSCI期刊。

     长期从事R语言开发及其在计量经济学中的应用研究,积累了丰富的编程经验。主持并参与多项金融和宏观经济的课题项目,对如何应用R语言进行数据分析和挖掘有深刻的认识和独到的见解。

     主要讲授“中级计量经济学”、“空间计量经济学”,“面板数据分析”,“金融数据分析”等课程,授课特色以案例为主、理论为辅,以形象生动的语言使学生在潜移默化中加深对复杂模型的理解,让“枯燥”理论不再枯燥。


课程简介:

     R软件在现代数据分析中应用相当广泛,其开放的编程环境及众多功能强大的packages,不仅使其能够执行标准的统计运算,还能辅助使用者设计和编写针对具体问题的个性化程序。本课程主要介绍R语言基础及其在现代计量经济学中的应用,试图通过大量真实的案例并结合详细的软件操作,使学员能够迅速而高效地掌握数据分析中常用的运算指令,达到学以致用的教学目标。

     课程将对各种计量经济学模型进行深入浅出地讲解,没有让人望而生畏的数学公式。

     课程目的是使学员了解不同模型的基本思想、适用范围、局限性以及模型间的相互关系,提高对R软件的操作能力及对输出结果的解释能力。本课程将结合经济学、金融学、管理学等领域的真实案例,指导学员如何收集数据、整理数据、分析数据并找到最优解决方案。


课程特色:

1. 侧重于培养学员的实际操作能力,对计量经济学模型的讲解力求简化。本课程不要求学员具备计量经济学方面的专业知识,强调学以致用,通过一系列实际案例的演示和操作,使学员逐步了解各种常见的计量模型并加以灵活运用。

2. 课程内容全面丰富,基本上涵盖了所有常用的计量经济学模型及其R软件实现。学员不仅能通过深入浅出地讲授理解模型的基本要点,还能以上机操作的形式快速掌握模型的技术细节。

3. 本课程以案例学习为中心,每章均会提供相应案例的R软件程序包。学员通过深入学习某一案例即可举一反三,将所学方法推广到类似的应用场景。

4. 课程每章均会附有相应的上机习题和参考答案,供学员课后练习以巩固所学要点。课程还将开辟专门的答疑环节,学员有任何疑问都可以与讲师进行深入细致地交流和讨论。

5. 授课讲师专职从事计量经济学教育和研究长达七年,教学经验丰富,为本科生和研究生共计开设8门计量经济学课程,学生反响积极,在教学评估中多次名列前茅。



高级大纲——数据挖掘专题:

第一章 聚类分析(1课时)

1. K-Means聚类

2. 层次聚类

3. 两步聚类

案例:中国城市发展的几种典型模式


第二章 因子分析(1课时)

1. 主成分分析法

2. 主轴因子法

3. 计算因子得分

案例:基于因子模型的宏观经济预测


第三章 判别分析(1课时)

1. 距离判别

2. Fisher判别

案例:如何自动识别垃圾电子邮件?


第四章 决策树模型(2课时)

1. 分类回归树

2. 组合预测模型

3. 随机森林

案例:决策树模型在市场营销中的应用


第五章 人工神经网络(2课时)

1. B-P反向传播网络

2. SOM自组织映射网络

案例:大数据背景下基于产品特征的分类


高级大纲——量化金融专题:

第一章 金融资产收益率计算(1课时)

1. 收益率的基本概念

2. 股票收益率计算

3. 债券收益率计算

4. 收益率的统计分布

案例:沪深300指数月收益率的计算


第二章 收益率波动模型(1课时)

1. ARCH和GARCH模型

2. Stochastic Volatility模型

案例:人民币汇率波动是否会传导到股票市场


第三章 金融资产风险度量(1课时)

1. VaR和ES

2. 分位数回归和VaR(ES)的计算

案例:如何预测极端金融风险?


第四章 金融资产投资组合分析(2课时)

1. 均值方差模型

2. 均值-VaR模型

3. 均值高阶矩模型

案例:基于一组股票的最优投资组合


第五章 金融资产定价模型(2课时)

1. CAMP模型

2. APT模型

3. 期权定价模型

案例:如何为股票指数期权定价?


优惠:

现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;

以上优惠不叠加。


联系方式:

魏老师

QQ:11437039501143703950

Tel:010-68478566

Mail:vip@pinggu.org

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