首页> 昆士兰大学 > 昆士兰大学ECON7350课程每周重点概述
发布时间:2022-07-20 20:27:58
发布来源:考而思
摘要:昆士兰大学ECON7350课程介绍了适用于金融和宏观经济数据的计量经济学工具。核心内容涵盖:时间序列数据的特征;资本资产定价模型;协同集成模型;波动模型;价格变化模型。应用涉及股票价格、衍生工具、汇率和利率模型。为了方便同学更好地进行课程预习和复习,我们对课程每周的重点内容进行了总结,详情如下。
昆士兰大学ECON7350课程介绍了适用于金融和宏观经济数据的计量经济学工具。核心内容涵盖:时间序列数据的特征;资本资产定价模型;协同集成模型;波动模型;价格变化模型。应用涉及股票价格、衍生工具、汇率和利率模型。为了方便同学更好地进行课程预习和复习,我们对课程每周的重点内容进行了总结,详情如下。
一、ECON7350课程重点
第一讲:课程介绍和基本概念回顾。
第二讲:预测单变量过程I:随机过程和单变量模型介绍。
第三讲:预测单变量过程II:实践中实施单变量模型,以使用特定数据集获得预测性推断。
第四讲:动态关系:利用单一方程模型推断几个过程之间的动态关系。
第五讲:趋势和周期:经济过程的趋势周期分解,显式建模和推理。
第六讲:协整I:平衡关系,协整的含义和虚假回归。存在协整关系的显式建模和推理。
第七讲:协整II:获得关于平衡关系和共同随机趋势的推论,识别和估计。
第八讲:波动性建模I:使用潜在波动率模拟异方差误差过程,获得对未来波动率的预测推断。
第九讲:波动性建模II:金融过程的特征,显式建模和推理。随机波动率和已实现波动率的扩展。
第十讲:多元过程I:多元随机过程,使用方程组建模并获得预测推理。
第十一讲:多元过程II:多元过程中的动态关系,脉冲函数的结构推断、预测误差方差分解和格兰态非因果关系。
第十二讲:多元过程III:多重协整关系,显式建模、识别和推理。
第十三讲:复习。
二、ECON7350课程目标
1、描述单变量随机过程的原理。
2、用单变量时间序列模型进行估计和预测。
3、解释平衡关系的模型和共同整合的概念是如何相互联系的。
4、应用常见的波动性模型,从财务流程生成的数据中获得推论。
5、集合和估计一个多元时间序列模型。
6、解释内生性和非线性在宏观经济和金融模型中的作用
同学无论是在预习还是在复习昆士兰大学ECON7350这门课,都可以根据上述课程重点内容梳理来进行学习规划。
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