Apa Nilai Waktu Uang Prinsip nilai waktu dari uang - anggapan bahwa sejumlah uang tertentu lebih berharga begitu cepat diterima, karena kapasitasnya untuk mendapatkan bunga - adalah dasar bagi banyak aplikasi dalam pembiayaan investasi. 13 Inti dari prinsip nilai waktu adalah konsep suku bunga. Seorang peminjam yang menerima uang hari ini karena konsumsi harus membayar kembali pokok pinjaman ditambah tingkat bunga yang mengkompensasi pemberi pinjaman. Suku bunga ditetapkan di pasar dan memungkinkan hubungan setara ditentukan oleh kekuatan penawaran dan permintaan. Dengan kata lain, di lingkungan di mana tingkat yang ditentukan pasar adalah 10, kita akan mengatakan bahwa meminjam (atau meminjamkan) 1.000 hari ini setara dengan membayar kembali (atau menerima) 1.100 satu tahun dari sekarang. Di sini dinyatakan dengan cara lain: cukup peminjam ada di luar sana yang menuntut 1.000 hari ini dan bersedia membayar kembali 1.100 dalam setahun, dan cukup banyak investor yang bersedia memasok 1.000 sekarang dan siapa yang akan membutuhkan 1.100 dalam setahun, sehingga pasar Kesetaraan tarif tercapai Pertanyaan dan pertanyaan ujian CFA Pertanyaan ujian CFA sering menguji pengetahuan tentang aliran arus kas FV, PV dan anuitas dalam pertanyaan tentang pinjaman hipotek atau perencanaan untuk uang kuliah atau tabungan pensiun. Masalah dengan arus kas yang tidak merata akan menghilangkan penggunaan formula faktor anuitas, dan mengharuskan agar nilai arus setiap arus kas dihitung masing-masing, dan nilai yang dihasilkan ditambahkan bersama-sama. Dapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang pentingnya tingkat suku bunga dan apa yang membuat mereka berubah. Nilai sekarang dari anuitas adalah nilai lunas saat ini dari pembayaran masa depan periodik yang dihitung dengan menggunakan tarif tertentu. Menentukan iuran bulanan untuk dana perguruan tinggi, rencana pensiun atau tabungan mudah dengan perhitungan ini. Inilah semua yang perlu Anda pertimbangkan saat menghitung nilai anuitas sekarang dan masa depan. Setara kas adalah instrumen pasar uang. Nilai sekarang memberi tahu kita berapa jumlah uang masa depan yang layak hari ini, diberi tingkat pengembalian yang pasti. Ini adalah konsep keuangan yang penting berdasarkan prinsip bahwa uang diterima di. Pasokan uang yang lebih besar menurunkan suku bunga pasar, sementara pasokan yang lebih kecil cenderung menaikkannya. Cari tahu mengapa waktu benar-benar adalah uang dengan belajar menghitung nilai sekarang dan masa depan. Orang akan melakukan apapun untuk mendapatkan sedikit uang tambahan. Jika Anda memerlukan uang tunai, berikut beberapa cara yang bisa Anda pinjam tanpa banyak kerepotan. Analisis Regresi - Investigasi CFA Level 1 -. Ini adalah akhir pratinjau. Daftar untuk mengakses sisa dokumen. Pratinjau teks yang tidak diformat: 1222014 Analisis Regresi - CFA Level 1 Investopedia FreeNewsletters l LaporanAndaSejarahDaftar l Signin Cari Investopedia Simbol Ujian Pendidikan Lanjutan Persiapan Tanya Jawab Tanya Jawab Vguard Sprinhot 3-Liter SOOO-Watt D. Penawaran Baru Setiap Hari I Rs.3,111 CFA Level 1 Oleh Investopedia AAA Bab 1 - 5 Bab 6 - 10 Bab 11 - 15 Bab 16 - 17 1 Etika dan Standar 2.23 Menghitung Interval Keyakinan A 2. Metode Quantltatlve 224 Uji Hipotesis 3 Mlcroekonomika 2.25 Menafsirkan Hasil Statistik 4 Makroekonomi 2.26 Korelasi dan Regresi 5 GIObal EconomICAnalySIS 2.27 Analisis Regresi Transisi Metode Kuantitatif Regresi Menganalisis Karir Anda ke Analytics Regresi Linier Regresi linier dikonstruksi dengan memasang garis melalui sebidang plot observasi berpasangan BESAR antara dua varlables. Sketsa di bawah ini menggambarkan contoh garis regresi linier yang ditarik melalui serangkaian kursus (X, Y) Equot tquotd.5tr-quot en OISE UllquE Observatlons Great Lakes PGP-BA. Gambar 2.16: Regresi Linier Jangan lewatkan kesempatan ini. Gambar 2.1.6: Regresi Linier Clnl. r Beberapa kursi lEFT ENROLL SEKARANG M renda rketp Garis regresi linier biasanya ditentukan secara kuantitatif dengan prosedur bestfit seperti kuadrat terkecil (yaitu jarak antara garis regresi EaSleSt Way ke PU Prt5 fmm Marketquot - dan setiap pengamatan diminimalkan). Dalam regresi linier, satu variabel diplot pada sumbu X dan yang lainnya pada Y. Variabel X dikatakan sebagai variabel independen, dan Y dikatakan sebagai variabel dependen. Ketika Pedagang Nelayan Berbakat GRATIS menganalisa dua variabel acak, Anda harus memilih variabel mana yang independen. Eksklusif: Pelajari Quotes Quotes Trading Futures Trading Kit gratis dan yang tergantung. Pilihan independen dan dependen mengikuti hipotesis - untuk banyak contoh, perbedaan ini harus intuitif. Signup fr to email gratis Trading Curse Investopediaexam-guidecfa-level-1quantitative-methodsregression-analysis. asp 19 1222014 Analisis Regresi - CFA Level 1 Investopedia Penggunaan analisis regresi yang paling populer adalah pada hasil investasi, di mana Apakah Anda tertarik untuk menghasilkan pasar pendapatan Indeks bersifat independen sedangkan keamanan individu atau reksadana tergantung pada pasar. Intinya, analisis regresi merumuskan hipotesis bahwa pergerakan dalam satu variabel (Y) bergantung pada pergerakan di Pusat Perdagangan yang lain (X). Sebuah Ing Regresslon Equatlon Algo amp berhasil. . H ant Trader Belajar dari semen. Last Date of The regressmn equation descr1bes the relat10nsh1p antara dua var1ables dan IS pension Quantlnsti plication adalah ist Dec yang diberikan oleh format umum: glster sekarang ke I n Free Shopping, Nexus BUFFETr 299 WWW PORTFOLIO WATCH Dimana: Y variabel dependen X variabel independen, a Mencegat garis regresi b kemiringan garis regresi, Berlangganan Newsletter Gratis kami E 2 istilah kesalahan Masukkan alamat email Dalam format ini, mengingat Y bergantung pada X, kemiringan b menunjukkan unit Pelajari lebih jauh perubahan gtgt di Y untuk setiap perubahan unit Dalam X. Jika b 0,66, itu berarti bahwa setiap kali X meningkat (atau menurun) dengan jumlah tertentu, Y meningkat (atau menurun) dengan jumlah O.66 itu. Mencegat a menunjukkan nilai Y pada titik di mana X 0. Jadi jika X menunjukkan tingkat pengembalian pasar, intersep akan menunjukkan bagaimana variabel dependen berkinerja ketika pasar memiliki tingkat di mana return adalah 0. Dalam bahasa investasi, seorang manajer memiliki Alpha positif karena regresi linier antara kinerja manajer dan kinerja pasar memiliki jumlah intercept yang lebih besar dari 0. Regresi Linier - Asumsi Menggambar kesimpulan tentang variabel dependen mengharuskan kita membuat enam asumsi, asumsi klasik yang berkaitan dengan Model regresi linier: 1. Hubungan antara variabel dependen Y dan variabel bebas X linier pada kemiringan dan parameter intersep a dan b. Persyaratan ini berarti bahwa parameter regresi tidak dapat dikalikan atau dibagi oleh parameter regresi lain (misalnya ab), dan kedua parameter tersebut hanya dinaikkan ke daya pertama. Dengan kata lain, kita tidak dapat membuat model linier di mana persamaannya adalah Y a bZX E, karena unit perubahan X kemudian akan memiliki efek b2 pada a, dan relasinya akan nonlinier. 2. Variabel bebas X tidak acak. 3. Nilai yang diharapkan dari istilah error quot8quot adalah 0. Asumsi 2 dan 3 memungkinkan model regresi linier menghasilkan perkiraan kemiringan b dan intercept a. 4. Perbedaan dari istilah kesalahan konstan untuk semua pengamatan. Asumsi 4 dikenal sebagai asumsi kuotomoskedastisitas. Bila regresi linier heteroskedastis, istilah kesalahannya bervariasi dan modelnya mungkin tidak berguna dalam memprediksi nilai variabel dependen. 5. Kesalahan istilah 5 tidak berkorelasi dengan pengamatan dengan kata lain, kovarians antara istilah kesalahan satu pengamatan dan periode kesalahan lainnya diasumsikan 0. Asumsi ini diperlukan untuk memperkirakan varians parameter. 6. Distribusi dari istilah error adalah normal. Asumsi 6 memungkinkan metode pengujian hipotesis diterapkan pada model linearregression. Metode analisis regresi - CFA Level 1 Investopedia Standard Error of Estimate Singkatan SEE, ukuran ini memberikan indikasi seberapa baik model regresi linier sedang bekerja. Ini membandingkan nilai aktual pada variabel dependen Y terhadap nilai prediksi yang akan dihasilkan sehingga Y mengikuti secara tepat dari regresi linier. Misalnya, ambil kasus dimana analis keuangan perusahaan telah mengembangkan model regresi yang menghubungkan pertumbuhan PDB tahunan dengan pertumbuhan penjualan perusahaan dengan persamaan Y 1,4 0.8X. Asumsikan pengalaman berikut (di halaman berikutnya) selama periode lima tahun yang diprediksi data adalah fungsi dari model dan PDB, dan data kuototika menunjukkan apa yang terjadi pada perusahaan: Tahun (Xi) PDB Prediksi Aktual co. Sisa pertumbuhan kuadrat co. Pertumbuhan (Yi) (Yi - Yi) sisa (Y1) 1 5.1 5.5 5.2 0.3 0.09 2 2.1 3.1 2.7 0.4 0.16 3 0.9 0.7 1.5 0.8 0.64 4 0.2 1.6 3.1 1.5 2.25 5 6.4 6.5 6.3 -0.2 0.04 Untuk menemukan kesalahan standar Dari perkiraan, kita mengambil jumlah dari semua persamaan kuadrat dan membagi dengan (n - 2), dan kemudian mengambil akar kuadrat dari hasilnya. Dalam kasus ini, jumlah residu kuadrat adalah 0.090.160.642.250.04 3.18. Dengan lima pengamatan, n - 2 3, dan LIHAT (3.183) 12 1.03. Perhitungan kesalahan standar relatif sama dengan standar deviasi untuk sampel (n - 2 digunakan sebagai pengganti n - 1). Ini memberi beberapa indikasi tentang kualitas prediktif model regresi, dengan angka SEE yang lebih rendah menunjukkan bahwa prediksi yang lebih akurat dimungkinkan. Namun, ukuran standarderror tidak menunjukkan sejauh mana variabel independen menjelaskan variasi pada model dependen. Koefisien Determinasi Seperti kesalahan standar, statistik ini memberikan indikasi seberapa baik model regresi linier berfungsi sebagai estimator nilai untuk variabel dependen. Ini bekerja dengan mengukur fraksi variasi total dalam variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variasi variabel independen. Dalam konteks ini, variasi total terdiri dari dua fraksi: Variasi total menjelaskan variasi variasi yang tidak dapat dijelaskan variasi total variasi total Koefisien determinasi, atau variasi yang dijelaskan sebagai persentase dari variasi total, adalah yang pertama dari kedua istilah ini. Terkadang dinyatakan sebagai 1 (variasi total variasi yang tidak dapat dijelaskan). Untuk regresi linier sederhana dengan satu variabel bebas, metode sederhana untuk menghitung koefisien determinasi adalah mengkuadratkan koefisien korelasi antara variabel dependen dan independen. Karena koefisien korelasi diberikan oleh r, koefisien determinasi sangat populer. Analisis Regresi - Investigasi CFA Level 1 dikenal sebagai quotR2, atau R-squaredquot. Misalnya, jika koefisien korelasi adalah 0,76, maka R-kuadrat adalah (0,76) 2 0,578. Istilah r-kuadrat biasanya dinyatakan sebagai persentase sehingga 0,578 adalah 57,8. Metode 1 detik untuk menghitung jumlah ini adalah untuk menemukan totalnya. Variabel quoti am 0 pada variabel dependen Y sebagai jumlah penyimpangan kuadrat dari mean sampel. Selanjutnya, hitunglah kesalahan standar dari perkiraan berikut proses yang diuraikan di bagian sebelumnya. Koefisien determinasi kemudian dihitung dengan (variasi total variasi Y - tidak dapat dijelaskan variasi Y) pada Y. Metode kedua ini diperlukan untuk regresi berganda, dimana terdapat lebih dari satu variabel independen, namun untuk konteks kita, kita akan diberikan R (koefisien korelasi) untuk menghitung Rsquared. Apa yang R2 katakan adalah perubahan pada variabel dependen Y yang dijelaskan oleh perubahan pada variabel independen X. R2 dari 57,8 mengatakan bahwa 57,8 dari perubahan pada hasil Y dari X juga berarti bahwa 57,8 atau 42,2 perubahan dalam Y tidak dapat dijelaskan oleh X dan merupakan hasil dari faktor lain. Jadi semakin tinggi nilai tambahnya, semakin baik sifat prediktif dari model regresi linier. Koefisien regresi Untuk koefisien regresi (intercept a, or slope b), interval kondensasi dapat ditentukan dengan informasi berikut: 1. Perkiraan nilai parameter dari sampel 2. Kesalahan standar estimasi (SEE) 3. Tingkat signifikansi untuk T-distribusi 4. Derajat kebebasan (yang merupakan ukuran sampel - 2) Untuk koefisien kemiringan, rumus untuk interval kepercayaan diberikan oleh b: r tcSEE, dimana tC adalah nilai t kritis pada tingkat signifikansi yang kami pilih. Sebagai ilustrasi, mengambil regresi linier dengan reksa dana kembali sebagai variabel dependen dan indeks SampP 500 sebagai variabel independen. Untuk lima tahun pengembalian kuartalan, koefisien kemiringan b ditemukan 1,18, dengan kesalahan standar sebesar 0,144. Siswa t-distribusi untuk 18 derajat kebebasan (20 perempat 2) pada tingkat signifikansi 0,05 adalah 2,101. Data ini memberi kita interval kepercayaan 1.18 i (0.147) (2.101), atau kisaran 0,87 sampai 1,49. Penafsiran kami adalah bahwa hanya ada kemungkinan 5 bahwa kemiringan populasi kurang dari 0,87 atau lebih besar dari 1,49 - kami yakin bahwa dana ini setidaknya 87 setepat Sampp 500, namun tidak lebih dari 149 seperti Volatile, berdasarkan sampel lima tahun kami. Uji Hipotesis dan Koefisien Regresi Koefisien regresi sering diuji dengan menggunakan prosedur pengujian hipotesis. Bergantung pada apa yang ingin dipastikan analis, kita dapat menguji koefisien kemiringan untuk menentukan apakah itu menjelaskan peluang pada variabel dependen, dan sejauh mana ia menjelaskan perubahan. Betas (koefisien kemiringan) dapat ditentukan berada di atas atau di bawah 1 (lebih mudah berubah atau tidak stabil daripada pasar). Alphas (koefisien intercept) dapat diuji dengan analisis regresi antara reksa dana dan indeks pasar yang relevan untuk menentukan apakah ada bukti alpha yang cukup positif (menyarankan) Nilai tambah oleh pengelola dana). Mekanisme pengujian hipotesis serupa dengan contoh yang telah kita gunakan sebelumnya. Hipotesis nol dipilih berdasarkan pada nilai tidak, besar atau kurang, dengan alternatif yang memenuhi semua nilai yang tidak tercakup dalam kasus null. Misalkan dalam contoh kita sebelumnya dimana kita mengembalikan reksa dana kembali pada SampP 500 selama 20 kuartal hipotesis kita adalah bahwa reksa dana ini lebih tidak stabil daripada pasar. Dana yang sama dengan volatilitas ke pasar akan memiliki kemiringan b dari 1,0, jadi untuk uji hipotesis ini, kita menyatakan hipotesis nol (H0) sebagai kasus di mana kemiringan kurang dari atau lebih ke 1,0 (yaitu H0 b 5 1.0). Hipotesis alternatif Ha memiliki b gt 1.0. Kita tahu bahwa ini adalah kasus yang hebat (yaitu satu ekor) - jika kita mengasumsikan tingkat signifikansi 0,05, t sama dengan 1,734 pada derajat kebebasan n 2 18. Contoh: Menafsirkan Uji Hipotesis Dari sampel kami, kami memperkirakan b 1,18 dan kesalahan standar 0,147. Statistik uji kami dihitung dengan rumus ini: t koefisien koefisien hipotesis yang diperkirakan. Kesalahan standar (1.18 - 1.0) 0.147 0.180.147, atau t 1.224. Untuk contoh ini, statistik uji coba dihitung di bawah tingkat penolakan 1.734, jadi kita tidak dapat menolak hipotesis nol bahwa dana lebih volatile daripada pasar. Interpretasi: hipotesis bahwa b gt 1 untuk dana ini mungkin memerlukan lebih banyak pengamatan (derajat kebebasan) untuk dibuktikan dengan signifikansi statistik. Juga, dengan 1,18 hanya sedikit di atas 1,0, sangat mungkin bahwa dana ini sebenarnya tidak sekuat pasar, dan kami benar untuk tidak menolak hipotesis nol. Contoh: Menafsirkan koefisien regresi Ujian CFA cenderung memberikan ringkasan statistik regresi linier dan meminta interpretasi. Sebagai ilustrasi, asumsikan statistik berikut untuk regresi antara dana pertumbuhan kecil dan indeks Russell 2000: Koefisien korelasi 0,864 Intercept -0.417 Slope 1.317 Apa yang masing-masing dari angka-angka ini memberitahu kita 1. Variasi dalam dana sekitar 75, dijelaskan Oleh perubahan dalam indeks Russell 2000. Ini benar karena kuadrat koefisien korelasi, (0.864) 2 0,746, memberi kita koefisien determinasi atau R-kuadrat. 2. Dana akan sedikit underperform indeks ketika indeks kembali di. Ini hasil dari nilai intercept menjadi 0.417. Bila X 0 dalam persamaan regresi, variabel dependen sama dengan intercept. 3. Dana rata-rata akan lebih fluktuatif daripada indeks. Fakta ini mengikuti kemiringan garis regresi 1,317 (yaitu untuk setiap perubahan 1 indeks, kami memperkirakan dana akan kembali berubah pada 1,317). 4. Dana akan mengungguli periode pasar yang kuat, dan berkinerja buruk di pasar yang lemah. Fakta ini mengikuti dari regresi. Risiko tambahan adalah investopediaexam-guidecfa-level - quantitative-methodsregressionanalysis. asp 1222014 Analisis Regresi - CFA Level 1 Investopedia memberikan kompensasi dengan pahala tambahan, dan sebaliknya menjadi kenyataan di pasar bawah. Nilai yang diprediksi dari pengembalian dana, diberikan pengembalian untuk pasar, dapat ditemukan dengan memecahkan untuk Y -0.417 1.317X (X Russell 2000 return). Analisis Variance (AN OVA) Analisis varians, atau ANOVA, adalah prosedur di mana variabilitas total dari suatu variabel acak dapat dibagi menjadi beberapa komponen sehingga dapat dipahami dengan lebih baik, atau dikaitkan dengan masing-masing dari berbagai sumber yang menyebabkan jumlah Untuk bervariasi Diterapkan pada parameter regresi, teknik ANOVA digunakan untuk menentukan kegunaan dalam model regresi, dan sejauh mana perubahan pada variabel independen X dapat digunakan untuk menjelaskan perubahan pada variabel dependen Y. Misalnya, kita dapat melakukan hipotesis - Prosedur pengujian untuk menentukan apakah koefisien kemiringan sama dengan nol (yaitu variabel tidak terkait), atau jika ada arti statistik terhadap hubungan (yaitu kemiringan b berbeda dari nol). Tes F dapat digunakan untuk proses ini. F-Test Rumus untuk Fstatistik dalam regresi dengan satu variabel bebas diberikan sebagai berikut: Rumus 2.41 F berarti jumlah regresi kuadrat berarti kesalahan kuadrat (RSS 1) SSE (n - 2) Dua singkatan untuk dipahami adalah RSS dan SSE : 1. RSS, atau jumlah regresi kuadrat, adalah jumlah variasi total pada variabel dependen Y yang dijelaskan dalam persamaan regresi. RSS dihitung dengan menghitung setiap penyimpangan antara nilai Y yang diprediksi dan nilai rata-rata Y, mengkuadratkan penyimpangan dan menambahkan semua persyaratan. Jika variabel independen tidak menjelaskan variasi dalam variabel dependen, maka nilai prediksi Y sama dengan nilai rata-rata, dan RSS 0. 2. SSE, atau jumlah kesalahan kuadrat residu, dihitung dengan menemukan deviasi Antara Y yang diprediksi dan Y aktual, mengkuadratkan hasilnya dan menambahkan semua persyaratan. TSS, atau variasi total, adalah jumlah RSS dan SSE. Dengan kata lain, proses ANOVA ini memecah varian menjadi dua bagian: satu yang dijelaskan oleh model dan yang tidak. Pada dasarnya, untuk persamaan regresi memiliki kualitas prediksi tinggi, kita perlu melihat RSS tinggi dan SSE rendah, yang akan membuat rasio (RSS 1) SSE (n 2) tinggi dan (berdasarkan perbandingan dengan Fvalue kritis) Bermakna secara statistik Nilai kritis diambil dari distribusi F dan didasarkan pada derajat kebebasan. Misalnya, dengan 20 pengamatan, derajat kebebasan akan menjadi n 2, atau 18, menghasilkan nilai kritis (dari tabel) dari 2,19. Jika RSS 2.5 dan SSE adalah 1,8, maka statistik uji yang dihitung adalah F (2,5 (1,818) 25, yang berada di atas nilai kritis, yang menunjukkan bahwa persamaan regresi memiliki kualitas prediktif (b berbeda dari 0) Estimasi Statistik Ekonomi Dengan Model Regresi Investopediaexam-guidecfa-level - quantitative-methodsregressionanalysis. asp 1222014 Analisis Regresi - CFA Level 1 Investopedia Model regresi sering digunakan untuk memperkirakan statistik ekonomi seperti inasi dan pertumbuhan PDB. Asumsikan regresi berikut dibuat antara perkiraan inisialisasi tahunan (X , Atau variabel independen) dan bilangan sebenarnya (Y atau variabel dependen): Y 0.154 0.917X Dengan menggunakan model ini, jumlah inisasi yang diprediksi akan dihitung berdasarkan model untuk skenario inasi berikut: Perkiraan inisasi berdasarkan model 1.1 - 0,85 1,4 1,43 4,7 4,46 Prediksi berdasarkan model ini nampaknya paling sesuai untuk estimasi inasi tipikal, dan menyarankan perkiraan ekstrem yang cenderung o Penyatuan verstate - mis. Sebuah ination sebenarnya hanya 4,46 bila perkiraannya adalah 4,7. Model ini tampaknya menunjukkan bahwa perkiraan sangat prediktif. Meskipun untuk mengevaluasi model ini dengan lebih baik, kita perlu melihat kesalahan standar dan jumlah pengamatan yang mendasarinya. Jika kita mengetahui nilai sebenarnya dari parameter regresi (kemiringan dan intersep), varians dari setiap nilai Y yang diprediksi akan sama dengan kuadrat kesalahan standar. Dalam prakteknya, kita harus memperkirakan parameter regresi sehingga nilai prediksi untuk Y adalah perkiraan berdasarkan model perkiraan. Seberapa yakin kita bisa berada dalam proses seperti itu. Untuk menentukan interval prediksi, gunakan langkah-langkah berikut: 1. Prediksikan nilai variabel dependen Y berdasarkan pengamatan independen X. 2. Hitunglah variansi dari kesalahan prediksi, dengan menggunakan Berikut persamaan: Dimana: 32 adalah kesalahan standar kuadrat dari estimasi, n adalah jumlah observasi, X adalah nilai dari variabel independen yang digunakan untuk membuat prediksi, X adalah nilai mean estimasi dari variabel independen, dan 5,3 Adalah varians dari X. 3. Pilih tingkat signifikansi a untuk interval kepercayaan. 4. Buatlah sebuah interval pada (1 a) persen kepercayaan, dengan menggunakan struktur Y: r tCSf. Heres kasus lain di mana bahan menjadi jauh lebih teknis daripada yang diperlukan dan satu bisa macet dalam mempersiapkan, padahal kenyataannya rumus untuk varians dari kesalahan prediksi tidak mungkin ditutupi. Prioritaskan - jangan menyia-nyiakan jam pelajaran berharga yang menghafalnya. Jika konsep ini diuji di investopediaexam-guidecfa-level - quantitative-methodsregressionanalysis. asp 79 1222014 Analisis Regresi - CFA Level 1 Investopedia semua, mungkin Anda akan diberi jawaban untuk Bagian 2. Cukup tahu bagaimana menggunakan struktur di Bagian 4 untuk menjawab pertanyaan. Misalnya, jika pengamatan X yang diprediksi adalah 2 untuk regresi Y 1,5 2.5X, kita akan memperkirakan Y 1,5 1,5 (2), atau 6,5. Interval kepercayaan kami adalah 6.5 i tcSf. Tstat didasarkan pada interval kepercayaan dan derajat kebebasan yang dipilih, sedangkan Sf adalah akar kuadrat dari persamaan di atas (untuk varians dari kesalahan prediksi. Jika angka ini adalah tC 2.10 untuk 95 kepercayaan, dan Sf: 0,443, intervalnya adalah 6.5: r (2.1) (0.443), atau 5.57 sampai 7.43 Keterbatasan Analisis Regresi Berfokus pada tiga keterbatasan utama: 1. Parameter Ketidakstabilan - Inilah kecenderungan hubungan antar variabel berubah seiring waktu karena perubahan ekonomi atau Pasar, di antara ketidakpastian lainnya Jika reksa dana menghasilkan sejarah pengembalian di pasar di mana teknologi merupakan sektor kepemimpinan, model tersebut mungkin tidak berjalan bila pasar asing dan pasar kecil menjadi pemimpin 2. Penyebaran Informasi untuk Hubungan Di pasar yang efisien , Hal ini dapat membatasi keefektifan hubungan tersebut di masa depan. Misalnya, penemuan bahwa harga saham dengan nilai tukar terhadap harga yang rendah menunjukkan nilai buku priceto yang tinggi berarti bahwa saham ini dapat ditawar lebih tinggi, dan investasi berbasis nilai Pendekatannya tidak akan mempertahankan hubungan yang sama seperti di masa lalu. 3. Pelanggaran Hubungan Regresi Sebelumnya kita merangkum enam asumsi klasik dari regresi linier. Di dunia nyata, asumsi ini seringkali tidak realistis - mis. Dengan asumsi variabel independen X tidak acak. Selanjutnya: Pendahuluan Keluar dari Utang Mulai Menghasilkan Uang Ingin keluar dari hutang, mendapatkan hipotek dan menabung untuk masa pensiun Investasikan gratis Buletin Keuangan Pribadi menunjukkan kepada Anda 7 Langkah untuk Menjadi Independen secara Finansial. Kendalikan uang Anda dan klik di sini untuk mulai mengelola keuangan Anda seperti profesional. TAGS: Uji Praktik Uji Coba CFA Level1 bestattempt Lebih dari 1600 pertanyaan praktik Analisis kinerja terperinci Ujicoba Intraday Gratis beststockanalysis. co. inBSE-NSE Bayar Hanya Saat Anda Menghasilkan Keuntungan 90 Akurasi. Try It Yourself HDFC BankTM Auto Loan investopediaexam-guidecfa-level-1quantitative-methodsregressionanalysis. asp 1222014 Analisis Regresi - CFA Level 1 Investopedia hdfcbankAuto-Loan-Apply Save Up to Rs 35000 pada Seleksi Maruti Ciaz terpilih. Lower EMI. App1y License Content Order Reprints iFOREXlt Forex for Beginners Pelajari bagaimana menjadi seorang trader forex Dapatkan Anda - I Free Copy New investopediaexam-guidecfa-leve1quantitative-methodsregressionanalysis. asp 99. Lihat Full Document Persiapan ujian ini telah diupload di 12022014 untuk kursus BISNIS A 104 yang diajarkan oleh Profesor Amita selama musim gugur 03912 di IIM Bangalore. Klik untuk mengedit rincian dokumen Bagikan tautan ini ke teman: Dokumen Paling Populer untuk Bisnis A 104 Korelasi dan Regresi. IIM Bangalore BUSINESS A 104 - Fall 2014 1222014 Korelasi dan Regresi - CFA Level 1 Investopedia FreeNewsletters l F Korelasi dan Regresi .. Bab-161 (1) IIM Bangalore BUSINESS A 104 - Fall 2014 Instructions Instruksi Tambahan Metode Kuantitatif Bab 16 1. Kuartalan Bab I: Regulasi Linear Bab-13-Komputer-Keluaran4 IIM Bangalore BUSINESS A 104 - Fall 2014 Instructions Instruksi Tambahan Metode Kuantitatif Bab 13: Linear Regresi MidF13V1 IIM Bangalore BUSINESS A 104 - Fall 2014 COR1-GB.1305.03 MIDTERM Nama: Ini adalah lembar jawaban. Lingkari pilihan yang mana yang terbaik dari Bab I-13-Computer-Output-AK IIM Bangalore BUSINESS A 104 - Fall 2014 LLt) A O3t) I fLq e lLk1 jc, o 3 LkA46 - cL jc-i -3 (b59L z - 2SjLf.243 L -.
No comments:
Post a Comment