Explore le compromis entre le risque et le rendement des portefeuilles, les avantages de la diversification et l'impact de la corrélation sur le risque du portefeuille.
Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.
Introduit la Méthode Généralisée des Moments (GMM), une approche polyvalente pour l'estimation basée sur les restrictions de temps, avec des applications dans les modèles de tarification des actifs.
Introduit la méthode généralisée des moments (GMM) en économétrie, en se concentrant sur son application dans les modèles destimation des variables instrumentales et de tarification des actifs.
Explore l'inférence statistique pour les modèles linéaires, couvrant l'ajustement du modèle, l'estimation des paramètres et la décomposition de la variance.
Fournit un aperçu des modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les modèles de régression logistique et de Poisson, et leur mise en oeuvre dans R.
Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.
Se penche sur la finance, en mettant l'accent sur le risque et le rendement des investissements, couvrant les flux de trésorerie disponibles, les dividendes, la VAN, l'EBIT et l'analyse de portefeuille.