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CFA二級(jí)數(shù)量分析6大難點(diǎn)!你都掌握了嗎?

來源: 正保會(huì)計(jì)網(wǎng)校 編輯:咕嘟 2023/06/19 17:55:47 字體:

經(jīng)常聽到同學(xué)說CFA二級(jí)的數(shù)量分析好難啊,確實(shí),CFA二級(jí)數(shù)量分析有一定難度,且在考試中的占比為5%-10%,需要提起重視!但從學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容來看,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)內(nèi)容在CFA中還算是簡(jiǎn)單的介紹,并沒有做非常深度的學(xué)習(xí),所以大家不用擔(dān)心和氣餒!集中且有方法的去學(xué)習(xí),相信一定能掌握這部分知識(shí)點(diǎn)!

正保網(wǎng)校的老師也給大家匯總了CFA二級(jí)數(shù)量分析的6大難點(diǎn),來看看你是不是已經(jīng)掌握啦!

CFA二級(jí) 數(shù)量分析6大難點(diǎn)

1. ANOVA

數(shù)量分析1

數(shù)量分析2

2.Multicollinearity, Heteroskedastic & Serial correlation

數(shù)量分析3

數(shù)量分析4

數(shù)量分析5

3. Time Series Models

1)Linear trend model

1

2)Log-linear trend models

2

3)Autoregressive (AR) models

3

4. AR model problems

數(shù)量分析6

5. Supervised/ Unsupervised machine learning, Deep Learning & Neural Networks

1) Supervised machine learning(監(jiān)督學(xué)習(xí)):根據(jù)標(biāo)記好的數(shù)據(jù)(已經(jīng)分類或回歸的數(shù)據(jù))來訓(xùn)練模型,使模型能夠自己推理和預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的標(biāo)簽或值。

2) Unsupervised machine learning(無監(jiān)督學(xué)習(xí)):不需要事先標(biāo)記好的數(shù)據(jù),通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類、降維、關(guān)聯(lián)等技術(shù)來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)本身的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和模式,以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)并從中提取有效信息。

3) Deep Learning(深度學(xué)習(xí)):通過一系列的層級(jí)關(guān)系對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表示和抽象,從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的特征提取和分類,可以處理高維度、非線性和大規(guī)模數(shù)據(jù),并在復(fù)雜任務(wù)上表現(xiàn)出良好的性能。

4) Neural Networks(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)):模仿人的神經(jīng)系統(tǒng),由多個(gè)節(jié)點(diǎn)(或稱神經(jīng)元)和它們之間的連接組成,可以處理更多、更復(fù)雜的特征變量,提高了模型的預(yù)測(cè)能力。

6. PAC&Clustering

1) Principal components analysis (PCA) 主成分分析: 將一組可能存在相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量,實(shí)現(xiàn)降維分析。

2) Clustering 聚類:將相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)歸為一類,將不相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)分開,屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

以上就是CFA二級(jí)數(shù)量分析6大難點(diǎn)的相關(guān)內(nèi)容,后期會(huì)為大家持續(xù)更新備考干貨,可關(guān)注【 備考經(jīng)驗(yàn) 】欄目查看哦!

說明:因考試政策、內(nèi)容不斷變化與調(diào)整,正保會(huì)計(jì)網(wǎng)校提供的以上考試信息僅供參考,如有異議,請(qǐng)考生以官方部門公布的內(nèi)容為準(zhǔn)!

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