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該課程介紹管理商業數據所需的基本技能，以便在商業中應用分析和基于證據的決策。內容包括商業數據管理和建模的原則與工具。課程的重點在于促進商業決策，并考慮有效的商業數據展示與報告。數據集將來自多個行業和商業學科(如會計、經濟學、金融、管理與市場營銷)。
該課程探討多元回歸分析及其在經濟學、管理、金融、會計和市場營銷中的應用。主題包括估計量的性質、假設檢驗、模型設定誤差、多重共線性、虛擬變量、異方差性、序列相關性、面板數據以及離散因變量的方法。通過一個研究項目鞏固這些方法，該項目涉及假設的形成、現實數據的收集以及以正式報告的形式撰寫結果。
該課程重點講授時間序列預測方法及其在商業、金融、經濟學和市場營銷中的應用。特別強調最廣泛適用的核心預測技術。課程還將關注趨勢和周期的建模與預測。主題可能包括預測回歸模型、領先指標、指數平滑法、ARIMA模型、合并預測程序以及預測評估。課程以應用為導向。
該課程涵蓋了一系列適用于商業和經濟學的統計方法和計算方法。內容包括數據類型和回歸的回顧，以及用于預測、分類和因果分析的統計方法。
該課程探討基于橫截面和面板數據以及定量和有限因變量的微觀計量經濟模型的估計和檢驗。通常會涉及的應用主題包括勞動經濟學、消費者需求和金融。所使用的計算軟件為Stata。
通常主題包括在金融、會計和經濟學中用于預測的當前技術，如回歸模型、Box-Jenkins方法、ARIMA模型、向量自回歸、因果分析、協整和預測評估、ARCH模型。
該課程關注定量工具在建模、估計和預測金融變量中的應用。考慮的主題包括：金融數據的性質分析(如非正態性和非平穩性);應用估計方法(如單位根和協整)來檢驗股票價格的理性估值模型;使用GARCH模型類來估計波動性和檢驗資本資產定價模型。
以上就是關于“墨爾本大學計量經濟學課程輔導”的介紹，海馬課堂針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師，根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排，中英雙語詳細講解課程中的考點、 難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。
閱讀原文：http://m.brains-tank.com/news/24149_62.html
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