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    利用断点回归法分析市场价格变化趋势

    放大字体  缩小字体 发布日期:2024-07-16 16:00:47    浏览次数:0    评论:0
    导读

    断点回归法是一种常用的统计方法,用于分析数据中存在结构性变化的情况。在市场经济中,价格波动是非常常见的现象,而断点回归法可以帮助我们更好地理解市场价格变化的趋势,并找出其中的关键变化点。首先,断点回归法通过设定一个或多个断点,将数据分为不同的阶段,并在每个阶段内拟合回归模型。这种方法可以更好地捕捉到


    断点回归法是一种常用的统计方法,用于分析数据中存在结构性变化的情况。在市场经济中,价格波动是非常常见的现象,而断点回归法可以帮助我们更好地理解市场价格变化的趋势,并找出其中的关键变化点。
    首先,断点回归法通过设定一个或多个断点,将数据分为不同的阶段,并在每个阶段内拟合回归模型。这种方法可以更好地捕捉到数据中存在的结构性变化,例如价格在某一时间点发生剧烈变化的情况。通过比较不同阶段的回归模型,我们可以找出价格变化的关键点,从而更准确地预测未来价格的走势。
    在市场经济中,价格的变化受多种因素的影响,例如供求关系、市场竞争、政策调整等。通过利用断点回归法分析价格变化趋势,我们可以更好地理解这些因素的影响效应,并帮助企业和投资者做出更准确的决策。
    举个例子,假设我们想分析某一商品的价格变化情况。我们可以收集这一商品在过去一段时间内的价格数据,并利用断点回归法来找出价格波动的关键点。通过分析这些关键点,我们可以了解到价格变化的主要趋势是由哪些因素所驱动的,从而更好地预测未来价格的走势。
    在实际应用中,断点回归法被广泛用于金融市场的价格预测、宏观经济的数据分析等领域。通过结合统计学和经济学的知识,我们可以更好地利用这一方法来解读数据中隐藏的信息,帮助我们做出更有效的决策。
    总之,断点回归法是一种非常有用的统计方法,可以帮助我们更好地分析数据中存在的结构性变化,并找出其中的关键点。在市场经济中,利用断点回归法分析价格变化趋势,可以帮助我们更准确地预测未来价格的走势,为企业和投资者提供更有力的决策支持。

    “社会科学中因果推断方法”系列课程(时间:2024年8月2日~12日)

    课程(一)因果推断理论与方法


    1课程介绍


    课程介绍:因果推断方法已经成为现代社会科学实证研究的基本方法。学习和掌握因果推断方法很有必要。本课程有特色。

    ,理论与应用并重,更强调实际应用。在介绍必要理论知识的同时,更强调在实际中如何解决因果推断问题。


    第二,注重案例教学,结合实际问题,采用通俗易懂的方式讲解各种因果推断方法。以及在讲解过程中遇到的各种问题,尤其是当前误用、错用的问题。


    第三,以EViews和Stata软件为依托,演示操作过程,保证依靠软件学会因果推断分析。



    2课程安排

    课程安排:

    上午(张晓峒老师) 下午(白仲林老师)

    天 讲:随机化试验方法

    1.1 简介

    1.2 随机化试验方法

    1.3 潜在结果模型

    第二讲:回归不连续分析与双重差分

    2.1 潜在结果模型与回归的关系

    2.2 回归不连续设计 讲:DID/PSM-DID模型及Stata命令

    案例1:DID案例——中国农村税费改革的政策效果:基于双重差分模型的估计

    案例2:PSM-DID案例——时空压缩下的风险投资———高铁通车与风险投资区域变化

    第二天 2.3 回归不连续分析典型研究成果

    2.4 精确回归不连续分析案例

    2.5 精确回归不连续分析一般步骤

    第三讲:双重差分分析法

    3.1 标准双重差分模型估计原理

    3.2 面板数据DID模型

    3.4 面板数据多期DID分析


    第二讲:合成控制方法与回归合成方法及Stata命令

    案例1:SCM案例——资源枯竭型城市的经济转型有效吗?

    案例2:HCW案例——CEPA对香港经济的影响

    第三天 第四讲:内生性问题分类、检验与处理

    4.1内生性问题分类

    4.2内生性对模型参数估计的影响

    4.3内生性检验

    4.4内生性处理常用方法(IV法、2SLS法,Heckman两步法等)

    第三讲:回归不连续与多期DID分析及Stata命令

    案例1:回归不连续案例——劳务派遣在中国的演进历程与动力机制

    案例2:多期DID案例——技术转移与企业高质量创新



    3主讲教师简介


    张晓峒,日本大阪市立大学经济学博士,中国数量经济学会副会长。南开大学经济学院教授,数量经济学专业原博士生导师,南开大学数量经济研究所原所长。国内13所大学兼职教授。



    白仲林,南开大学经济学博士,天津市数量经济学会会长。天津财经大学统计学院教授,数量经济学专业博士生导师。


    会议时间


    2024年8月2日—4日


    要求学员在学习期间,不得安排其它工作和社交活动


    会议时间:


    上午:9:00—12:00


    下午:2:00—5:00


    如有必要加课


    晚上:7:00—9:00


    会议费用


    课程费用:3000元/人


    3人报名 2800元/人;5人报名 2600元/人;10人报名 2500元/人;老学员 2500元/人。


    缴费方式:


    1.按照报名顺序排列座位


    2.限额50名,为了防止报名不来浪费名额,请提前支付200元定金,等您缴费后,定金退还。支付宝:15101113063 余俊侠


    3.对公转账:(转账时请在摘要栏里注明姓名和手机号)


    支付宝(同步微信):15101113063 余俊侠


    对公转账:转账时请在摘要栏里注明姓名和手机号,学术苑培训。支持银行对公转账,提供正式增值税报销。


    公司名称:北京弘灵文睿教育科技有限公司


    开 户 行:兴业银行北京海淀支行


    账 号:3212 3010 0100 4200 44


    特别提示:按照报名先后顺序排座位!!!


    “社会科学中因果推断方法”系列课程



    课程(二)结构模型估计(8月6日-8日)


    1课程介绍


    结构模型,是将经济学模型和计量统计模型结合,用于估计描述现实的深层参数,模拟现实世界,以便合理地评估政策效果的实证工具。在结构式方法中,理论和实证的联系是紧密的。由于其建模技术的优雅和深刻,不仅是当今经济政策评估领域的前沿,也是发展经济理论的有力武器。本课程将以常见的几类结构模型为例,系统介绍结构模型与结构估计的相关理论知识,并结合具体实例,详细展示结构估计的研究思路、技术细节和算法。在此基础上,本课程将进一步介绍结构估计的进阶用法,并且可以对研究选题、文献梳理、模型构建、数据处理、算法编程、结果分析、论文写作、投稿返修等各方面问题进行个性化答疑。


    2课程安排


    「Day 1:结构估计入门」

    1. 结构模型与结构估计的含义

    2. 生命周期模型介绍(用于分析居民行为)

    3. 动态公司金融模型介绍(用于分析企业行为)

    4. 空间一般均衡模型介绍(用于分析空间经济行为)

    5. 结构估计的应用(包括但不限于反事实模拟、政策分析、最优政策)

    6. 结构估计的进展和展望

    「Day 2:结构估计实例」

    1. 结构估计实例1:居民消费行为分析(研究思路、具体实施步骤、数据处理、算法和MATLAB编程)

    2. 结构估计实例2:企业投资行为分析(研究思路、具体实施步骤、数据处理、算法和MATLAB编程)

    3. 结构估计习题集解答

    「Day 3:结构估计的进阶用法与实例」

    1. 结构估计与实验、准实验方法相结合

    2. 结构模型之建模技巧

    3. 实证模型的理论依据

    4. 补充性的结构估计

    5. 结构估计研究经验分享


    课程时间:8月6日-8日


    3主讲教师简介


    邹建文,中南财经政法大学收入分配与现代财政研究院讲师,研究方向为消费、投资、以及结构估计方法论,研究成果发表于《经济研究》、《经济学(季刊)》、《经济学动态》,主持国家自然科学基金青年项目、教育部人文社会科学研究青年基金项目等多个课题,获第十八届张培刚优秀博士论文奖。撰写国内首个关于结构估计的讲义《结构估计讲义》,建立个人公众号“经济学结构估计前沿”,曾应邀在武汉大学、华中科技大学、上海财经大学、中南财经政法大学、TIDE学会等高校和学会讲授结构估计方法论,广受好评。


    会议费用


    课程费用:2800元/人;3人报名 2600元/人;5人报名 2500元/人;10人报名 2200元/人;老学员 2500元/人。



    暑期课程系列3—数据挖掘与机器学习


    Day 1

    上午:数据挖掘与机器学习概述、任务和分析方法,数据探索和预处理、特征变换与生成

    下午:数据清洗与预处理的R语言和Python语言的实现: 使用dplyr、ggplot2包和numpy、pandas、matplotlib.pyplot包以《消费者报告》中的汽车数据和信用卡客户贷款数据为例


    Day 2

    上午:分类模型与学习方法,模型训练的策略和效果的衡量

    下午:监督式学习算法原理与应用:例如用Scikit-learn(Sklearn) 实现最小二乘法和梯度下降法、使用glm函数进行Probit与Logistic模型的训练,以及模型验证与预测的实操训练                                                    


    Day 3

    上午:神经网络、决策树与集成学习、深度学习算法与训练技巧

    下午:以银行风控业务为案例使用sklearn和pytorch对分类模型和回归模型进行模型训练与评估


    主讲教师介绍


    李好,阿姆斯特丹大学金融计量经济学博士,南开大学经济学院助理教授。金融风险管理师(FRM)持证超过3年,具有十年以上编程和建模经验,擅长R语言和Python的编程和教学。


    助教:南开大学博士生


    会议费用


    课程费用:2500元/人。3人报名:2200元/人;5人报名 2000元/人;老学员 2200元/人。


    其他要求同前。详细信息请参阅学术苑公众号平台发布的信息。

    https://mp.weixin.qq.com/s/ZmV8fLduOs4aiIDjSRSk3Q

     
    (文/小编)
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