Queen Mary University of London
Spezialisierung Ökonometrie für Wirtschaftswissenschaftler und Finanzpraktiker
Queen Mary University of London

Spezialisierung Ökonometrie für Wirtschaftswissenschaftler und Finanzpraktiker

Erfolgreich fundierte wirtschaftliche Entscheidungen treffen. Lernen Sie, moderne ökonometrische Techniken effektiv einzusetzen und die damit verbundenen Risiken zu beherrschen.

Unterrichtet auf Englisch

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Bei Coursera Plus enthalten

Spezialisierung – 4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

3.3

(35 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Die Methode der gewöhnlichen kleinsten Quadrate

  • Wie man Hypothesentests durchführt

  • Verwaltung der durch die Identifizierung aufgeworfenen Probleme

  • Wie man die verschiedenen Modelle mit R schätzt

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Berechnen und Ausführen der verschiedenen Diagnosetests
  • Kategorie: Schätzung des Modells für Zeitreihen mit R
  • Kategorie: Verstehen und Verwalten von Wahrscheinlichkeitsmodellen
  • Kategorie: Aufstellung des notwendigen Minimierungsproblems

Wichtige Details

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Spezialisierung – 4-teilige Kursreihe

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Queen Mary University of London.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Das klassische lineare Regressionsmodell

KURS 122 Stunden3.6 (18 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Die Philosophie der gewöhnlichen kleinsten Quadrate

  • Praktische Schätzung des OLS-Modells

  • Verwendung des Modells für die Entscheidungsfindung

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Verwaltung der verschiedenen Arten von Daten
Kategorie: Verwaltung von Daten und Schätzung von linearen Modellen mit R
Kategorie: Ableitung der OLS-Parameter
Kategorie: Die Verbindung zwischen Ökonomie und Empirie unterstreichen
Kategorie: Aufstellung des notwendigen Minimierungsproblems

Was Sie lernen werden

  • Wie man Hypothesentests durchführt

  • Wie Sie überprüfen können, ob das geschätzte Modell empirisch angemessen ist

  • Wie man Hypothesentests für die Entscheidungsfindung nutzt

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Berechnen Sie den t-Test und führen Sie ihn durch
Kategorie: Berechnen und Ausführen der verschiedenen Diagnosetests
Kategorie: Berechnen Sie den F-Test und führen Sie ihn durch
Kategorie: Beweisen Sie das Konzept der Unvoreingenommenheit
Kategorie: Beweisen Sie das Konzept der Effizienz

Was Sie lernen werden

  • Verwaltung der durch die Identifizierung aufgeworfenen Probleme

  • Wie Sie das passende Modell je nach Art der Daten auswählen

  • Interpretation der verschiedenen Modelle

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Verstehen und Verwalten von Modellen für Zeitreihen
Kategorie: Verstehen und verwalten Sie Modelle für Volatilität
Kategorie: Verstehen Sie die durch die Identifizierung der Parameter aufgeworfenen Fragen
Kategorie: Verstehen und Verwalten von Wahrscheinlichkeitsmodellen
Kategorie: Verstehen und Verwalten von Modellen für Paneldaten

Was Sie lernen werden

  • Wie man die verschiedenen Modelle mit R schätzt

  • So überprüfen Sie, ob die Modelle mit R statistisch gültig sind

  • Wie Sie die verschiedenen Modelle für die Entscheidungsfindung nutzen können

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Schätzung des Modells für Zeitreihen mit R
Kategorie: Schätzung von Modellen für die Wahrscheinlichkeit mit R
Kategorie: Schätzung von Modellen für Paneldaten mit R
Kategorie: Schätzung von Modellen, bei denen Endogenität vorhanden ist, mit R
Kategorie: Schätzung von Modellen für die Volatilität mit R

Dozent

Dr Leone Leonida
Queen Mary University of London
4 Kurse8.292 Lernende

von

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen