금융통계학 정리 (시험대비용)

목차

[1]금융통계학 1
1. 통계란?
2. 확률의 정의와 조건부확률
3. 확률의 곱셈법칙과 베이즈 정리
4. 확률변수(이산, 연속확률변수)
5. 확률분포
6. 이항분포와 정규분포의 특성
7. 기대값, 평균, 분산의 특성
8. 분포의 모양에 관한 통계량

[2]금융통계학 2
1. 결합확률분포 및 기타 분포의 이해
2. Moment
3. 확률표본추출(Random Sampling)
4. 추정량 특성
5. 추정절차
6. 구간추정
7. 귀무가설과 대립가설
8. 제1종 오류와 제2종 오류
9. 정규분포의 평균에 대한 가설검정
10. 표본통계량의 분포 및 모수추정절차의 이해
11. 단순회귀분석
12. 다중회귀분석
13. 이분산, 자기상관, 다중공선선
14. 회귀분석의 제문제 및 해결방안

본문내용

1. 통계란?
? 어떤 현상을 종합적으로 한눈에 알아보기 쉽게 일정한 체계에 따라 숫자로 나타냄
? 모집단(관심영역)→(표본)→통계량→추정량→추정값→모수
? 기술통계학: 연역적 기법→자료의 기술과 요약을 다룸
- 관심대상(모집단: population)
- 관심특질(모수: parameters)
- 실험관찰(표본추출: sampling)
- 자료확보(표본: sample)
? 추론통계학: 귀납적 기법→자료의 결론도출
- 표본자료특질(통계량: statistic): 중심경향,위치,분산도
? 불완전한 정보이나, 종속변수와 상관관계가 존재 - 추정량의 도출(추정량: estimator)
- 표본자료의 보완: 양적보완(분포가정),질적보완(가설검정)
- 추정량 확보
- 추정방법 적용
- 추정치 분석
- 모수에대한 추정
* 샘플링 ? random sampling: 무작위 추출, 시간/비용 제약없을때
? representative sampling: 대표표본추출, 시간/비용 제약시
? measurement error: sample의 수량이 작아서 발생 ? stochastic error: 이미 정보를 알고있는 경우 관심대상의 성격이 바뀔 수 있는 에러
3. 확률의 곱셈법칙과 베이즈 정리
베이즈 정리 영국의 베이스(Bayes: 1702-1761)는 관찰된 표본자료로부터 그 자료가 속한 모집단을 어떻게 추론할 것인가 하는데 깊은 관심을 가짐
그는 관찰결과와 가설에 대한 결론에 대하여 역순으로 문제를 해결하였다. 즉 관찰된 효과에 근거하여 원인의 확률을 계산해내는 정리를 만들었는데 바로 이것이 베이즈 정리임

참고 자료

없음