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CFA二級數(shù)量分析6大難點！你都掌握了嗎？
經常聽到同學說CFA二級的數(shù)量分析好難啊，確實，CFA二級數(shù)量分析有一定難度，且在考試中的占比為5%-10%，需要提起重視！但從學習的相關內容來看，計量經濟學的相關內容在CFA中還算是簡單的介紹，并沒有做非常深度的學習，所以大家不用擔心和氣餒！集中且有方法的去學習，相信一定能掌握這部分知識點！
正保網(wǎng)校的老師也給大家匯總了CFA二級數(shù)量分析的6大難點，來看看你是不是已經掌握啦！
1. ANOVA
2.Multicollinearity, Heteroskedastic & Serial correlation
3. Time Series Models
1)Linear trend model
2)Log-linear trend models
3)Autoregressive (AR) models
4. AR model problems
5. Supervised/ Unsupervised machine learning, Deep Learning & Neural Networks
1) Supervised machine learning（監(jiān)督學習）：根據(jù)標記好的數(shù)據(jù)（已經分類或回歸的數(shù)據(jù)）來訓練模型，使模型能夠自己推理和預測新數(shù)據(jù)的標簽或值。
2) Unsupervised machine learning（無監(jiān)督學習）：不需要事先標記好的數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)進行聚類、降維、關聯(lián)等技術來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)本身的內在結構和模式，以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)并從中提取有效信息。
3) Deep Learning（深度學習）：通過一系列的層級關系對數(shù)據(jù)進行表示和抽象，從而實現(xiàn)自動化的特征提取和分類，可以處理高維度、非線性和大規(guī)模數(shù)據(jù)，并在復雜任務上表現(xiàn)出良好的性能。
4) Neural Networks（神經網(wǎng)絡）：模仿人的神經系統(tǒng)，由多個節(jié)點（或稱神經元）和它們之間的連接組成，可以處理更多、更復雜的特征變量，提高了模型的預測能力。
6. PAC&Clustering
1) Principal components analysis (PCA) 主成分分析: 將一組可能存在相關性的變量轉換為一組線性不相關的變量，實現(xiàn)降維分析。
2) Clustering 聚類：將相似的數(shù)據(jù)點歸為一類，將不相似的數(shù)據(jù)點分開，屬于無監(jiān)督學習。
以上就是CFA二級數(shù)量分析6大難點的相關內容，后期會為大家持續(xù)更新備考干貨，可關注【 備考經驗 】欄目查看哦！
說明：因考試政策、內容不斷變化與調整，正保會計網(wǎng)校提供的以上考試信息僅供參考，如有異議，請考生以官方部門公布的內容為準！
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