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「計量經濟與時間序列分析」簡介
較為深入的統計學大致可分為兩支,一為「橫斷面分析」,另一為「縱斷面分析」。橫斷面分析為「偵測現況」的有效方法,以多變量統計分析為主,而縱斷面分析則可說是「預測未來」的最佳工具,
以時間序列預測為主。
對經營者而言,企業要能永續經營,除了必須在現階段的市場競爭中勝出, 還必須要掌握未來的趨勢,才能及早調整策略,維持競爭優勢。要取得這類關鍵訊息無法單憑經營者的直覺,必須進行極深入的研究,而「計量經濟與時間序列分析」能幫助企業主能夠洞燭先機,反應市場變化,並產生能隨時掌握策略制訂的關鍵資訊。
「計量經濟與時間序列分析」課程宗旨
課程設計之目的乃以個案分析說明管理原理,重點在實務應用,而非學理深探,冀望能即學即用。課程先建立一個一般化的架構,可廣泛地應用到許多場合,包括不同的產業、公司,或產品,再深入架構中每一議題的細節及原理。每一議題均輔有一至數個個案解說。大部份的個案是台灣企業,少部份為美國企業。
「計量經濟與時間序列分析」學習效益
•習得完整之邏輯架構,可觸類旁通至其他未探討議題。
•實例豐富,他山之石可以攻錯,少走許多冤枉路。
•自己工作上所面臨的問題可提出討論,解決疑惑多時的困擾。
•許多管理技巧解說清礎,可即學即用,提升公司整體經營績效。
•講義結構層次化,排版專業化,內容可與同仁分享,落實知識管理。
「計量經濟與時間序列分析」適合對象
•高階主管(總經理、副總經理、協理):擬初探每一議題,規劃策略者。
•中堅幹部(經理、副理、主任):擬瞭解每一議題,導入公司運作者。
•基層員工(業務員、專員、事務員):擬深入每一議題之細節,實際運作者。
「計量經濟與時間序列分析」課程介紹
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重要概念
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實作課程
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自我迴歸與
遞延落差迴歸
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• 探討廣義時間序列預測。
• 自我迴歸考量了誤差項的自我
相關及異質變異,包括ARCH
與GARCH模式,是靜態模式。
• 遞延落差迴歸進一步考量 X 對
Y 衝擊後的落差效果,是一動
態模式,可檢定是否有訊息流
露,以算出衝擊乘數、期間乘
數長期乘數、平均落差。 |
• 深入AUTOREG、PDLREG應用。
• AUTOREG方面,探討推廣策略
如何規劃廣告預算。
• 汽車經銷如何預測進口需求。
• 金融機構如何預測存款利率。
• PDLREG探討廣告規劃如何評估
廣告效果。
• 股價分析如何檢定訊息流露。 |
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融合模式與
聯立方程式模式
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時間序列分解
與指數平滑
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• 時間序列分解將一個時間序列
可分為解成長期趨勢、循環變
動、季節變動、交易日變動、
不規則變動。 |
• 深入X11,探討飲料公司如何預
測月均溫度。
• 建設公司如何預測景氣循環。
• 股價分析如何分解變動因素。 |
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ARIMA與ARIMAT
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• ARIMA體系包括四大模式:
ARIMA、ARIMAT、SARIMA
以及SARIMAT,各有其適用
合用途。
• ARIMA專用於外生變數、連續
性資料之預測,ARIMAT專用
於內生變數、連續性資料之預
測。
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• 將深入ARIMA之應用,探討市場
分析如何預測每人所得?
• 鋼鐵公司如何預測鋼片需求? |
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SARIMA與SARIMAT
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• SARIMA專用於外生變數、季節性資料之預測 |
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