Garantie de satisfaction à 100% Disponible immédiatement après paiement En ligne et en PDF Tu n'es attaché à rien
logo-home
Recherché précédemment par vous
Recherché précédemment par vous
logo
Samenvatting Econometrische Modellen (D0N30A) (2023/2024) €5,99
Ajouter au panier
Accédez rapidement à
Aperçu
  2.  
  3. Katholieke Universiteit Leuven (KU Leuven)
  4.  
  5. Master In De Accountancy En Het Revisoraat
  6.  
  7. Econometrische modellen (D0N30A)

Resume

Samenvatting Econometrische Modellen (D0N30A) (2023/2024)

1 vérifier
 57 vues  1 fois vendu

Volledige samenvatting van het vak "D0N30A Econometrische modellen" gegeven door Prof. Vermuyten Hendrik in de Master Accountancy en het Revisoraat. De samenvatting is gebasseerd op de powerpoints (incl notities) en het boek "Kwantitatieve Beleidsmethoden Compiled by Martina Vandebroek". Dit vak is...

[Montrer plus]

Aperçu 4 sur 77  pages

Infos sur le Document

  • 10 février 2024
  • 77
  • 2023/2024
  • Resume

Sujets

École, étude et sujet

Tous les documents sur ce sujet (1)

1  vérifier

review-writer-avatar

Par: thomasvaneylen • 5 mois de cela

Vendeur

avatar-seller
hehoqmfe

Avis reçus

Aperçu du contenu

Samenvatting Econometrische
Modellen

,Inhoud
1. Info ........................................................................................................................................................................... 4
2. H6:beslissen onder onzekerheid .............................................................................................................................. 5
2.1. EMV and decision trees ................................................................................................................................... 5
2.2. regel van Bayes ................................................................................................................................................ 6
2.3. EVPI: expected value of Perfect Information .................................................................................................. 7
2.4. Risico-aversie ................................................................................................................................................... 7
3. H10 & H11: Lineaire regressie ................................................................................................................................ 10
3.1. Introductie ..................................................................................................................................................... 10
3.2. Kleinstekwadratenmethode .......................................................................................................................... 14
3.3. Assumpties lineaire regressie ........................................................................................................................ 14
3.4. Standaardfout regressie ................................................................................................................................ 15
3.5. Correlatie en determinatiecoëfficiënt ........................................................................................................... 16
3.6. Significantietoetsen regressiemodel ............................................................................................................. 16
3.7. Voorbeeld: toepassing bovenstaande concepten in hetzelfde Excel bestand .............................................. 18
3.8. Modelleren: categorische variabele .............................................................................................................. 20
3.9. Modelleren: interactie ................................................................................................................................... 21
3.10. Voorbeeld modelleren met categorische variabelen .................................................................................... 21
3.11. Voorbeeld modelleren met interactie ........................................................................................................... 23
3.12. Modelleren: niet-lineaire relaties .................................................................................................................. 24
3.13. Multicollineariteit .......................................................................................................................................... 29
3.14. Nagaan regressieassumpties ......................................................................................................................... 30
3.15. Voorspellingen maken ................................................................................................................................... 31
3.16. Voorbeeld nagaan assumpties en berekenen betrouwbaarheid en predictie interval ................................ 32
3.17. Oefeningen .................................................................................................................................................... 36
4. H12: Tijdreeksanalyse en voorspellen .................................................................................................................... 41
4.1. Introductie ..................................................................................................................................................... 41
4.2. Notatie ........................................................................................................................................................... 41
4.3. Tijdreeksdata: trend ...................................................................................................................................... 41
4.4. Tijdreeksdata: seizoenseffecten .................................................................................................................... 42
4.5. Tijdreeksdata: willekeurige afwijkingen (noise) ............................................................................................ 42
4.6. Evaluatiecriteria: hoe goed de voorspellingen zijn........................................................................................ 42
4.7. Modelleren tijdreeks: idee ............................................................................................................................ 43
4.8. Modelleren tijdreeks: autocorrelatie illustreren met voorbeeld .................................................................. 44
4.9. Soorten modellen .......................................................................................................................................... 45
4.10. Regressie: trends en seizoenseffecten .......................................................................................................... 45
4.11. Regressie: assumpties.................................................................................................................................... 46
4.12. Autoregressief model .................................................................................................................................... 49
4.13. Autoregressief model: moeilijkheid .............................................................................................................. 49
4.14. Autoregressief model: random walk ............................................................................................................. 50
4.15. Smoothing methoden .................................................................................................................................... 52

2

, 4.16. Voorbeelden .................................................................................................................................................. 58
5. H17: Data Mining ................................................................................................................................................... 60
5.1. Inleiding: soorten analyses ............................................................................................................................ 60
5.2. Inleiding: leerparadigma’s ............................................................................................................................. 60
5.3. Training data en testing data ......................................................................................................................... 60
5.4. Classificatiemethoden ................................................................................................................................... 60
5.5. Logistische regressie: idee ............................................................................................................................. 60
5.6. Logistische regressie: schatten model ........................................................................................................... 61
5.7. Logistische regressie: schatten model ........................................................................................................... 62
5.8. Logistische regressie: beoordelen parameters.............................................................................................. 63
5.9. Logistische regressie: interpreteren coëfficiënten ........................................................................................ 63
5.10. Logistische regressie: voorbeeld ................................................................................................................... 64
5.11. Naïve bayes.................................................................................................................................................... 68
5.12. Neurale netwerken ........................................................................................................................................ 70
5.13. Classification trees ......................................................................................................................................... 71
5.14. Evalueren nauwkeurigheid classificaties ....................................................................................................... 71
5.15. Clustering ....................................................................................................................................................... 72
5.16. Clustering: K-means algoritme ...................................................................................................................... 73
5.17. Oefeningen .................................................................................................................................................... 73




3

, 1. Info




4

Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:

Qualité garantie par les avis des clients

Qualité garantie par les avis des clients

Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.

L’achat facile et rapide

L’achat facile et rapide

Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.

Focus sur l’essentiel

Focus sur l’essentiel

Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.

Foire aux questions

Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?

Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.

Garantie de remboursement : comment ça marche ?

Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.

Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?

Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur hehoqmfe. Stuvia facilite les paiements au vendeur.

Est-ce que j'aurai un abonnement?

Non, vous n'achetez ce résumé que pour €5,99. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.

Peut-on faire confiance à Stuvia ?

4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)

53340 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours

Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 14 ans

Commencez à vendre!
€5,99  1x  vendu
  • (1)
Ajouter au panier
Ajouté