Calendário de treino Visão geral do curso Este é um curso de treinamento baseado na web. Que é entregue e oferece o mesmo conteúdo que nossos cursos de sala de aula de atendimento público, com mais conveniência e sem os custos de viagem. Nossos cursos baseados na web são interativos, mas você participa de um local de sua escolha, seja sua casa, escritório ou local remoto. Econometria financeira aplica ferramentas matemáticas e estatísticas à economia financeira. Nos últimos anos, a crescente complexidade dos mercados financeiros levou à formulação de várias técnicas econométricas, o que poderia ajudar os profissionais a modelar e prever o comportamento dos fundamentos do mercado. Este curso fornece uma revisão e um guia prático para várias metodologias econométricas importantes usadas com freqüência para modelar os fatos estilizados das séries temporais financeiras através de modelos ARMA, modelos GARCH univariáveis e multivariados, análise de gerenciamento de risco e contágio. Manifestações práticas das técnicas alternativas serão ilustradas Stata. As sessões práticas envolvem dados de taxas de juros, preços de ativos e séries temporais forex. Usando a taxa de juros, os preços dos ativos e as séries temporais forex. O curso é baseado na nova publicação: Agenda do Curso Dia 1: Modelagem e Previsão Média Condicional da Série do Tempo Financeiro. Introdução às séries temporais financeiras: normalidade, estacionária, autocorrelação, heterocedasticidade e seleção do modelo. Aplicação empírica 1: análise das características das séries temporais financeiras. AR, MA ARMA e modelos ARMAX. Identificação e verificação diagnóstica de modelos ARMA. Previsão com modelos ARMA. Aplicação empírica 2: Seleção e estimativa do modelo na prática. Dia 2: Modelagem e Previsão de Volatilidade Condicional da Série de Tempo Financeiro Modelos univariados de volatilidade condicional: ARCH, GARCH, GARCH-in-mean e GARCH Integrado. Aplicação empírica 3: montagem de modelos ARCH e GARCH e teste para efeito GARCH em média. Modelos assimétricos GARCH: TGARCH, EGARCH e GJR-GARCH. Curva de impacto de notícias. Previsão de volatilidade com modelos GARCH. Aplicação Empírica 4: Aplicação Empírica 4: Teste de efeito de alavanca na volatilidade. Principais textos para leitura pré-curso Econometria Financeira Usando a Stata. S. Boffelli e G. Urga (2017), Stata Press, TX Analysis of Financial Time Series. R. S. Tsay (2010), Wiley Sons Principais textos para a leitura pós-curso Vários trabalhos acadêmicos serão sugeridos durante o curso para complementar o programa. Pré-requisitos O conhecimento básico de estatística e econometria e Stata é necessário. É assumido um interesse ativo na econometria financeira. Termos Condições Registro de estudantes: Os participantes devem fornecer prova de status de estudante em tempo integral no momento da reserva para se qualificar para taxa de inscrição de estudante (cartão de identidade de estudante válido ou carta de inscrição autorizada). Descontos adicionais estão disponíveis para inscrições múltiplas. O custo inclui material de curso, almoço e refrescos. Os participantes recebem licenças temporárias para o (s) software (s) usado (s) no curso e serão instruídos para baixar e instalar o software antes do início do curso. Alternativamente, também podemos fornecer laptops por um custo adicional de 12,00 por dia. Se precisar de ajuda para localizar alojamento na região, avise-nos no momento da reserva. Pagamento das taxas de curso exigidas antes da data de início do curso. O registro fecha 5 dias de calendário antes do início do curso. 100 taxas devolvidas para cancelamentos feitos em 28 dias de calendário antes do início do curso. 50 taxas devolvidas para cancelamentos feitos 14 dias-calendário antes do início do curso. Nenhuma taxa devolvida para cancelamentos feitos com menos de 14 dias de calendário antes do início do curso. Econometria Financeira Usando a Stata por Simona Boffelli e Giovanni Urga fornece uma excelente introdução à análise de séries temporais e como fazê-lo em Stata para fins financeiros. A região do Oriente Médio e do Norte da África (MENA) sofre tanto da disponibilidade de dados quanto da qualidade dos dados. Qualquer esforço para coletar, limpar e apresentar dados na região é bem-vindo. A 4ª Reunião do Grupo Usuários Stata da Polônia ocorre na segunda-feira, 17 de outubro de 2017, na SGH Warsaw School of Economics, Varsóvia, Polônia. O objetivo do Stata Users Group Meeti. Rain Data: Usando o Stata para automatizar a criação e rotulagem de cada variável através do loop. Muitas vezes, no trabalho de dados, verifica-se que o mesmo trabalho precisa ser feito novamente e. A 22ª Reunião do Grupo de Usuários Stata da Londres ocorre na quinta-feira, 8 e na sexta-feira, 9 de setembro de 2017, na Cass Business School, em Londres. A reunião do grupo de usuários do Stata de Londres. Modelo de regressão múltipla: GLM univariante ou multivariada. Eu adoraria prometer que a razão pela qual há tantas terminologias confusas nas estatísticas NÃO é porque os estatísticos gostam de rir dos usuários desafortunados das estatísticas enquanto tentam descobrir já Conceitos confusos. Veja a minha postagem sobre os diferentes significados do termo 8220level8221 em estatísticas. (Existem outros exemplos de vários significados diferentes que o 8220beta8221 tem em estatísticas, eu posso pensar em três do topo da minha cabeça. Isso terá que ser outro post). Mas hoje eu falo sobre a diferença entre multivariados e múltiplos, pois eles se relacionam com a regressão. Uma análise de regressão com uma variável dependente e 8 variáveis independentes NÃO é uma regressão multivariada. It8217s é uma regressão múltipla. Análise multivariada SEMPRE refere-se à variável dependente. Então, quando você estiver no SPSS, escolha o GLM univariante para este modelo, não é multivariante. Eu sei o que você está pensando, e, o que é sobre análises multivariadas, como análise de cluster e análise fatorial, onde não há variável dependente, per se. Bem, eu respondo, não é realmente sobre dependência. It8217s sobre qual variável variable8217s está sendo analisada. Um modelo de regressão é realmente sobre a variável dependente. Estamos apenas usando os preditores para modelar a média e a variação na variável dependente. Nota: esta é realmente uma situação em que as diferenças sutis no que chamamos dessa variável Y podem ajudar. Ligar a variável de resultado ou resposta, em vez de dependente, é mais aplicável a algo como a análise fatorial. Então, quando escolher GLM multivariada Quando você está modelando em conjunto a variação em múltiplas variáveis de resposta. Na busca de treinamento estatístico acessível com os melhores mentores de estatísticas em torno de Quero perguntar a um especialista todas as suas questões de estatísticas de gravação. Confira estatisticamente o nosso programa exclusivo de adesão com webinars mensais e sessões de QA abertas. Posts relacionados Olá Karen, análise de regressão 8220A com uma variável dependente e 8 variáveis independentes NÃO é uma regressão multivariada. É uma regressão múltipla. Análise multivariada SEMPRE refere-se à variável dependente82218230 823082308230823082308230.Por você, por favor, dê alguma referência para esta citação. Apenas perguntei o que você faz é usar os termos Análise Univariada ou Bivariada quando você está falando sobre testar uma associação entre duas variáveis (como exposição e Uma variável de resultados) Eu vi ambos os termos utilizados na situação e eu queria saber se eles podem ser usados de forma intercambiável. Atenciosamente Bonnie Quando você está falando sobre estatística descritiva, univariável significa uma única variável, então uma associação seria bivariada. Mas, uma vez que você está falando sobre modelagem, o termo univariado ou multivariada se refere ao número de variáveis dependentes. Você nunca mais tende a usar o bivariado nesse contexto. Mas, por exemplo, uma anova univariada tem uma variável dependente, enquanto que uma anova multivariada (MANOVA) tem dois ou mais. É por isso que uma regressão com um resultado e mais de um preditor é chamada de regressão múltipla, não regressão multivariada. Oi Karen, tenho uma pergunta sobre a regressão múltipla, quando escolhemos os preditores para incluir no modelo de regressão com base na análise univariada, estabelecemos o valor P em 0.1 ou 0.2 Ou deve estar no nível de 0.05 Não há nenhuma regra sobre Onde definir um valor p nesse contexto. Depende de quão inclusivo você quer ser. Olá, meu nome é Suresh Kumar. Atualmente, o I8217m está aprendendo análise multivariada, já que só conheço a regressão múltipla. Quero perguntar-lhe sobre a minha dúvida na Análise de Fator (FA) na busca dos fatores FACTOR não determinantes. Em Regressão Múltipla (MR) podemos usar o teste t melhor no resíduo de cada variável independente. A minha dúvida é se FA é apenas encontrar fatores não o fator dominante ou também podemos usá-lo para encontrar o fator dominante como o que podemos em MR. Em vez de redução de dados, o que mais podemos fazer com a FA. Uma vez que fizemos os fatores através de FA, é possível usar MR para encontrar a influência ou o impacto em algo ou de FA, continuamos para Confirmatory FA e, em seguida, usando SEM If FA Para lidar com variáveis dependentes, então como verificar os fatores que influenciam as variáveis dependentes Estamos lidando com múltiplas variáveis dependentes e múltiplas variáveis independentes se quisermos descobrir os fatores de influência Agradecendo antecipadamente. Atenciosamente, a análise do fator de Suresh Kumar está fazendo algo totalmente diferente da regressão múltipla. Você está certo, it8217s para redução de dados, mas especificamente em uma situação em que, teoricamente, há uma variável latente. Você pode então usar os escores de fatores, em um MR, e isso é equivalente a executar um SEM. Um livro realmente excelente com todos os detalhes sobre este é o livro Larry Hatcher8217s sobre Análise de Factores e SEM usando o SAS. Esqueci o título exato, mas você pode procurá-lo facilmente. Mesmo que você use o SAS, ele explica os conceitos e os passos tão bem, isso vale a pena obter. Deixe um comentário
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