XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System计量经济学
商业和经济发展局 - CPS (CED)
CED 6041. 应用计量经济学 II。（3 小时）重点关注工具变量、离散选择模型、面板数据分析、项目评估和应用微观研究的实证策略等特定主题。本课程旨在为学生提供坚实的计量经济学技术基础，重点关注应用经济学中常用的技术。旨在帮助学生理解连接数据、统计数据和经济理论的问题，并阅读和准确理解通常用于实证研究的计量经济学，以用于实践和学术目的。这些工具对于任何计划在学术和专业工作中面对数据的学生都具有实用价值。
金融中的量子机学习
Jan Novotny（捷克共和国查尔斯大学博士）是Nomura的EFX量子，也是伦敦贝叶斯商学院计量经济学分析中心的研究助理。在他目前的职位上，他是德国银行和汇丰银行的前部官员。在加入该行业之前，他曾在计量经济学分析中心进行高频时间序列的计量经济学模型，并访问了贝叶斯商学院的讲师，在Warwick商学院或Politecnico di Milano进行讲座。他在财务期刊（《金融计量经济学杂志》，《金融市场杂志）和物理学（Physica A》（Physica A，欧洲物理杂志A）中共同撰写了许多论文，与KDB+/Q合着了Book Machine Learning和Big Data与KDB+/Q，Wiley，Wiley，2019年，2019年，在许多会议和周围的Worldsss和Worldshops上展示。在他的博士学位研究期间，他共同创立了量子融资CZ。他是机器学习爱好者，并为此目的探索KDB+/Q。
AS.440（应用经济学） - 课程
AS.440.616. 贝叶斯计量经济学。3 学分。本课程的主要目标是为学生提供贝叶斯方法与基于频率论观点的传统计量经济学方法的替代观点。本课程将介绍贝叶斯推理的基本原理、线性回归模型的贝叶斯分析和回归模型的扩展，以及用于贝叶斯实现的数值方法。现代贝叶斯计量经济学在很大程度上依赖于数值模拟方法和计算算法。随着计算能力的进步和新模拟方法的出现，基于模拟的贝叶斯方法在实践中越来越受欢迎，应用范围越来越广。本课程的很大一部分将用于解释和演示如何应用数值贝叶斯方法，特别是马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法，例如吉布斯抽样和 Metropolis-Hastings 算法，来估计经济学和金融学中各种有趣的模型。学生将通过涉及计算机编程的动手练习获得后验模拟的实践经验。先决条件：440.601 微观经济理论、440.606 计量经济学。
Joaquim Ramalho的公共资料 - 里斯本
Joaquim J.S. Ramalho于1993年毕业于Evora大学的经济学，并获得了1996年在里斯本技术大学（ISEG-UTL）的经济学和管理硕士学位。。 2002年，他在布里斯托尔大学获得了经济学博士学位。 自2016年以来，他担任iscte-iul的教授（DEP 经济学），在此之前，他在Evora大学任教23年。 他的研究重点介绍了理论和应用的微处理学，他发表在各种学术期刊上，包括《计量经济学杂志》，《经济学和统计》的牛津公报，计量经济学评论，计算统计和数据分析和国际工业组织杂志。Joaquim J.S.Ramalho于1993年毕业于Evora大学的经济学，并获得了1996年在里斯本技术大学（ISEG-UTL）的经济学和管理硕士学位。2002年，他在布里斯托尔大学获得了经济学博士学位。自2016年以来，他担任iscte-iul的教授（DEP经济学），在此之前，他在Evora大学任教23年。他的研究重点介绍了理论和应用的微处理学，他发表在各种学术期刊上，包括《计量经济学杂志》，《经济学和统计》的牛津公报，计量经济学评论，计算统计和数据分析和国际工业组织杂志。
ESSEC商学院的经济分析
教育背景类型：鼓励具有各种背景的候选人申请。这包括法国“硕士 1”，例如经济学、数学或相关领域（来自 CY 和 CYTech 或其他大学或学校）、巴黎政治学院“硕士 1”（例如 IEP St-Germain-en-Laye），以及工程或商学院学位。经济学学位不是强制性的，但候选人必须具有数学和计量经济学（或数据分析）背景，因为课程严重依赖经济学的数学建模和应用计量经济学。
使用AI和机器学习对实现的波动性和隐含波动指数的预测：A评论
在这篇系统的文献综述中，我们研究了现有的研究，这些研究预测了使用人工智能和机器学习的实现波动性和隐含波动指数。我们调查了文献，以发现与传统计量经济学模型相比，所提出的方法是否提供了较高的预测，可解释的AI的应用如何广泛，并概述了潜在的进一步研究领域。通常，我们发现AI和ML方法对波动性预测的疗效是高度前景的，通常比其计量经济学的结果提供了比较或更好的结果。使用内存的神经网络，例如长期术语内存和门控复发单元，始终排名最高的模型。但是，传统的计量经济学模型仍然高度相关，通常产生的结果与更先进的ML和AI模型相似。鉴于合奏方法的成功，研究的一个有希望的领域是使用混合模型，结合了机器学习和计量经济学模型。尽管对许多机器学习模型的常见批评都是黑盒本质的，但我们发现，很少有论文应用XAI来分析和支持其经验结果。因此，我们建议研究人员更努力地在将来的工作中雇用XAI。同样，我们看到了概率机器学习应用的潜力，可以有效地量化机器学习模型的波动性预测的不确定性。
国际商务（IBUS）
IBUS 6101. 国际商务大数据。3 学分。利用大数据解决关键商业和社会经济问题。介绍研究和政策应用、数据密集型国际商务方法的机遇/挑战以及数据科学和计量经济学的基本方法。仅限商学院和艾略特学院的研究生。先决条件：已完成商业统计学或计量经济学基础课程。推荐背景：掌握基本的编程技能很有用，但可以在课程开始时获得。
ECON4114 产业组织与竞争战略课程大纲
这是一门产业组织与竞争战略选修课。本课程的学习目标是能够将经济学和计量经济学推理应用于与竞争战略和竞争政策相关的问题。主题包括垄断和寡头定价、并购、垂直限制、横向协议、垄断、研发、监管、拍卖等，涉及制药业、应用经济、媒体、在线购物平台等各个行业。我假设学生已经熟悉微观经济学入门、博弈论、管理经济学和计量经济学。
全球实际经济活动的新月度指标
在对宏观经济时间序列进行建模时，通常使用全球实际经济活动的月度指标。我们提出了一个新的指标，名为世界钢铁产量，并将其与其他现有指标进行比较，确切地说是基利安全球实际经济活动指数和经合组织工业生产指数。我们根据与世界国内生产总值季度指标相关的理想计量经济学特性开发了一种计量经济学方法，以评估和选择不同的替代方案。该方法旨在评估指标的短期、长期和可预测性。就我们的计量经济学特性而言，世界钢铁产量被证明是全球经济活动的最佳月度指标。基利安全球实际经济活动指数也准确预测了世界 GDP 增长率。当将分析扩展到样本外时，Kilian 的全球实际经济活动指数和世界钢铁产量都对世界 GDP 做出了准确的预测，证实了计量经济学特性提供的证据。具体而言，相对于自回归基准，这三个指数的预测组合在现在预测中产生了高达 40% 的统计显着收益，在较长时期内产生了超过 10% 的收益。关键词：全球实际经济活动、世界钢铁产量、预测