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시간의 흐름에 따라 수집된 경영 경제 데이터나 금융 데이터를 이용하여 통계적 방법을 이용한 모델링과 구현된 모형을 기반으로 하는 예측기법을 강의합니다. 기업의 다양한 재무재표 및 여러 경제지표를 기본 데이터로 하여 분석을 위한 데이터마트의 구축 방법, 기초적인 데이터 탐색 방법, 통계적 예측 기법 및 계량경제 방법을 이용한 모형 구축, 구축된 모형을 기반으로 하는 예측 방법 등을 실제 금융권의 데이터를 이용하여 학습합니다. 이를 통하여 금융 시계열 자료들간의 연관성 및 인과관계를 파악할 수 있으며 경영 계획 수립을 위한 예 측을 수행할 수 있게 됩니다.


  • 단편적인 분석 개요를 뛰어 넘는 시계열 분석의 전 과정 습득
  • 시도표를 이용한 시계열의 자료의 탐색 과정부터 미래시점의 예측 결과 산출을 위한 방법론 소개
  • 시계열 모형 구축을 위한 다양한 모델링 기법 소개
  • 기업의 마케팅 전략 수립을 위한 장/단기 예측 방법을 학습함
  • 국내외 실제 데이터를 이용한 구체적인 모형 구축 방안을 학습함
  • SAS를 이용한 모형 구축 및 결과 해석을 방법을 실습을 통하여 진행함으로써 강의 전달을 위한 효율성을 높임


  • 금융 시계열 자료의 특징 및 자료 정리 방법
  • 금융 시계열 자료를 이용한 분석 목표 설정
  • 수요 예측을 위한 통계적 모형 구축 및 예측 결과 해석
  • 변동성 예측을 위한 통계적 모형 구축 및 예측 결과 해석
  • 금융 시계열 모형 구축을 위한 SAS 프로그램 구현 방법
  • SAS를 통한 분석 결과의 적절한 해석 방법


  • 수요예측을 통한 마케팅 계획 수립 실무자
  • 리스크 관리를 위한 변동성 구축 업무 담당자
  • 금융 및 유통 예측 업무 담당자



세 션 주 제 Hours
Concept
(기본개념)
- 시계열 자료의 특징 설명
- 시계열 자료의 분석 과정 및 모형 비교
1 Hours
Explore
(자료탐색)
- 자료 분석을 위한 분석용 데이터 마트 구축
- 시도표를 이용한 시계열 자료의 탐색적 방법 연구
1 Hours
Regression Model
(시계열 회귀모형)
- 시간변수를 설명변수로 하는 시계열 회귀분석 모형 구축 방법
- 삼각함수를 이용한 시계열 회귀분석 모형 구축 방법
- 장기 수요 예측 방법 연구
2 Hours
Stationary Series model
(ARIMA 모형)
- Box-Jenkins의 ARIMA 방법론
- 비계절형/계절형 ARIMA 방법론
- 단기 수요예측을 위한 방법 연구
4 Hours
Trend & Unit Test
(추세와 단위근)
- 확률 추세와 결정적 추세 모형
- 단위근 검정
2 Hours
Decomposition Filter
(분해 기법)
- 시계열 분해 기법 및 Filter
- X12 ARIMA를 이용한 예측 방법
2 Hours
Volatility model
(변동성모형)
- 이분산 선형 회귀모형
- 오차항이 자기상관을 가지는 회귀모형
- 자기회귀 조건부 이분산성 모형
3 Hours
Multi Time series
(다변량 시계열)
- 전이함수 잡음모형
- 개입모형
- VAR
- Spectral Analysis
3 Hours



김 재홍 컨설턴트

- 現) 2010.03 ~ SAS KOREA Senior Consultant
- 2006.7.1 - 2010.02 동부상호저축은행
- 2007.8.1 - 2006.6.30 베어링포인트
- 2005.4.1 - 2005.7.30 SAS KOREA
- 2003.7.25 - 2005.3.31 국민은행 카드
- 2002.12.1 - 2003.7.24 서울신용평가정보


 

 



  • 등록방법: 수강신청 (SAS Korea 홈페이지/전화/e-mail) ▶ 교육비 납부 ▶ 등록 완료
  • 교육비: 940,000원 (VAT 10% 별도)
    (신한은행: 344-01-200250 예금주: 한국쌔스소프트웨어㈜)
  • 교육문의: SAS Korea 교육팀 윤미라 팀장
  • 전화: 02-2191-7002, 7018 / e-mail: kor.educ@sas.com

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