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CFA二級數量分析6大難點!你都掌握了嗎?

來源: 正保會計網校 編輯:咕嘟 2023/06/19 17:55:47  字體:

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經常聽到同學說CFA二級的數量分析好難啊,確實,CFA二級數量分析有一定難度,且在考試中的占比為5%-10%,需要提起重視!但從學習的相關內容來看,計量經濟學的相關內容在CFA中還算是簡單的介紹,并沒有做非常深度的學習,所以大家不用擔心和氣餒!集中且有方法的去學習,相信一定能掌握這部分知識點!

正保網校的老師也給大家匯總了CFA二級數量分析的6大難點,來看看你是不是已經掌握啦!

CFA二級 數量分析6大難點

1. ANOVA

數量分析1

數量分析2

2.Multicollinearity, Heteroskedastic & Serial correlation

數量分析3

數量分析4

數量分析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

數量分析6

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

1) Supervised machine learning(監督學習):根據標記好的數據(已經分類或回歸的數據)來訓練模型,使模型能夠自己推理和預測新數據的標簽或值。

2) Unsupervised machine learning(無監督學習):不需要事先標記好的數據,通過對數據進行聚類、降維、關聯等技術來發現數據本身的內在結構和模式,以幫助我們更好地理解數據并從中提取有效信息。

3) Deep Learning(深度學習):通過一系列的層級關系對數據進行表示和抽象,從而實現自動化的特征提取和分類,可以處理高維度、非線性和大規模數據,并在復雜任務上表現出良好的性能。

4) Neural Networks(神經網絡):模仿人的神經系統,由多個節點(或稱神經元)和它們之間的連接組成,可以處理更多、更復雜的特征變量,提高了模型的預測能力。

6. PAC&Clustering

1) Principal components analysis (PCA) 主成分分析: 將一組可能存在相關性的變量轉換為一組線性不相關的變量,實現降維分析。

2) Clustering 聚類:將相似的數據點歸為一類,將不相似的數據點分開,屬于無監督學習。

以上就是CFA二級數量分析6大難點的相關內容,后期會為大家持續更新備考干貨,可關注【 備考經驗 】欄目查看哦!

說明:因考試政策、內容不斷變化與調整,正保會計網校提供的以上考試信息僅供參考,如有異議,請考生以官方部門公布的內容為準!

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