| 과목명 | 시계열 분석 입문 I |
| 난이도 | 중급 |
| 강의형태 | 판서형 강의 동영상 |
| 수강 대상 | 수리통계학 및 계량경제학에 대한 기초 지식이 있는 애널리스트 |
| 수강 분량 | 30분 강의 50회 |
| 주요 내용 | 정주성 선형 모형을 중심으로 시계열분석의 핵심내용을 정리 |
| 강의 담당 | 한창호 |
-
강의목록
정주성 선형 모형을 중심으로 시계열분석의 핵심내용을 정리
- 1.반복 대체법에 의한 1계 차분방정식 해법
- 2.동태적 승수
- 3.p계 차분방정식의 정의
- 4.서로 다른 특성근을 지닌 p계 차분방정식의 일반해
- 5.서5.서로 다른 특성근을 지닌 p계 차분방정식의 동태적 특성
- 6.중복된 특성근을 지닌 p계 차분방정식의 일반해
- 7.누적승수와 장기승수
- 8.수학 부록
- 9.시계열 작용자 정의
- 10.시간지연 작용자를 이용한 1계 차분방정식 표현
- 11.시간지연 작용자를 이용한 2계 차분방정식 표현
- 12.시간지연 작용자를 이용한 p계 차분방정식 표현
- 13.차분방정식의 전방해와 후방해
- 14.기대값과 확률과정
- 15.자기공분산
- 16.정주성
- 17.얼가딕 성질
- 18.백색잡음
- 19.1차 이동평균 확률과정
- 20.q차 이동평균 확률과정
- 21.무한차수 이동평균 확률과정
- 22.수학부록1: 절대합산가능 => 자승합산가능
- 23.수학부록 2: 무한차수 이동평균 확률과정의 수렴 조건
- 24.수학부록3: 절대합산가능=>평균에 대해 얼가딕
- 25.1차 자기회귀 확률과정
- 26.2차 자기회귀 확률과정
- 27.q차 자기회귀 확률과정
- 28.ARMA 확률과정 정의
- 29.과다계수표현(Redundant parameterization) 문제
- 30.자기공분산생성함수의 정의
- 31.모집단 스펙트럼
- 32.필터
- 33.MA(1) 확률과정의 반전가능성
- 34.반전불가능한 표현을 반전가능한 표현으로 전환
- 35.MA(q) 확률과정의 반전가능성
- 36.확률적 수렴(Convergence in Probability)
- 37.확률극한(Probability Limit)과 연속함수 1
- 38.확률극한(Probability Limit)과 연속함수 2
- 39.평균자승수렴(Convergence in Mean Square)
- 40.iid 인 확률변수의 대수법칙(Law of Large Numbers)
- 41.분포적 수렴(Convergence in Distribution)
- 42.중심극한정리(Central Limit Theorem)
- 43.공분산 정주성 확률과정을 위한 대수의 법칙
- 44.마팅게일 차분 수열
- 45.L1-mixingale 의 정의
- 46.균등적분가능(Uniformly Integrable)
- 47.L1-mixingale 을 위한 대수의 법칙
- 48.2차 적률에 대한 일치추정량
- 49.마팅게일 차분 수열의 중심극한정리
- 50.공분산 정주성 확률과정의 중심극한정리
Instructor
0.00 average based on 0 ratings
5 Star
0%
4 Star
0%
3 Star
0%
2 Star
0%
1 Star
0%
