Queen Mary University of London
Spécialisation L'économétrie pour les économistes et les praticiens de la finance
Queen Mary University of London

Spécialisation L'économétrie pour les économistes et les praticiens de la finance

Prendre des décisions économiques en connaissance de cause. Apprenez à utiliser efficacement les techniques économétriques modernes et à gérer les risques associés.

Dr Leone Leonida

Instructeur : Dr Leone Leonida

3 901 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
3.3

(38 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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3.3

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 mois
à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • La méthode des moindres carrés ordinaires

  • Comment effectuer des tests d'hypothèse

  • Gestion des questions soulevées par l'identification

  • Comment estimer les différents modèles avec R

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Calculer et effectuer les différents tests de diagnostic
  • Catégorie : Estimation d'un modèle de série temporelle avec R
  • Catégorie : Comprendre et gérer les modèles de probabilité
  • Catégorie : Mise en place du problème de minimisation nécessaire

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Queen Mary University of London
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Spécialisation - 4 séries de cours

Le modèle classique de régression linéaire

COURS 122 heures3.4 (20 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • La philosophie des moindres carrés ordinaires

  • Estimation pratique du modèle MCO

  • Utilisation du modèle pour la prise de décision

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Gestion des différents types de données
Catégorie : Gestion des données et estimation de modèles linéaires à l'aide de R
Catégorie : Dérivation des paramètres des MCO
Catégorie : Comprendre le lien entre l'économie et l'exercice empirique
Catégorie : Mise en place du problème de minimisation nécessaire

Ce que vous apprendrez

  • Comment effectuer des tests d'hypothèse

  • Comment vérifier que le modèle estimé est empiriquement adéquat ?

  • Comment utiliser les tests d'hypothèse pour la prise de décision

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Calculez et effectuez le test t
Catégorie : Calculer et effectuer les différents tests de diagnostic
Catégorie : Calculez et effectuez le test F
Catégorie : Démontrer le concept d'impartialité
Catégorie : Démontrer le concept d'efficacité

Ce que vous apprendrez

  • Gestion des questions soulevées par l'identification

  • Comment sélectionner le modèle approprié en fonction du type de données ?

  • Interprétation des différents modèles

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Comprendre et gérer les modèles de séries temporelles
Catégorie : Comprendre et gérer les modèles de volatilité
Catégorie : Comprendre les questions soulevées par l'identification des paramètres
Catégorie : Comprendre et gérer les modèles de probabilité
Catégorie : Comprendre et gérer les modèles de données de panel

Ce que vous apprendrez

  • Comment estimer les différents modèles avec R

  • Comment vérifier que les modèles sont statistiquement valides avec R

  • Comment utiliser les différents modèles pour la prise de décision

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Estimation d'un modèle de série temporelle avec R
Catégorie : Estimation de modèles de probabilité avec R
Catégorie : Estimation de modèles pour les données de panel avec R
Catégorie : Estimation de modèles en présence d'endogénéité avec R
Catégorie : Estimation de modèles de volatilité avec R

Instructeur

Dr Leone Leonida
Queen Mary University of London
4 Cours8 989 apprenants

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Étudiant(e) depuis 2018
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Étudiant(e) depuis 2020
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