설명
| 과목명 | 시계열 분석 입문 I |
| 난이도 | 중급 |
| 강의형태 | 판서형 강의 동영상 |
| 수강 대상 | 수리통계학 및 계량경제학에 대한 기초 지식이 있는 애널리스트 |
| 수강 기간 | 12주 –> 52주(수강기간 연장 행사) |
| 수강 분량 | 30분 강의 50회 |
| 주요 내용 | 정주성 선형 모형을 중심으로 시계열분석의 핵심내용을 정리 |
| 수강료 | 231,000원(정가)–>115,500원(50% 할인 행사) |
| 강의 담당 | 한창호 |
| 순서 | 강의 주제 |
| 1 부 | 차분방정식
Lag operator 시계열 모형 주요 개념 |
| 2 부 | MA
AR ARMA |
| 3 부 | 확률적 수렴
확률적 극한 분포수렴 마팅게일 |
| 순서 | 강의명 |
| 1 | 반복 대체법에 의한 1계 차분방정식 해법 |
| 2 | 동태적 승수 |
| 3 | p계 차분방정식의 정의 |
| 4 | 서로 다른 특성근을 지닌 p계 차분방정식의 일반해 |
| 5 | 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 |
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