R语言数据分析的经管研究应用
课程简介
随着数字经济的深入发展，大量非结构化、高维等为特征的大数据成为各学科学术研究的重要素材。自动化处理、机器学习等数据处理掘方法也逐渐被经济学、管理学学者所应用，国内外顶刊如《经济研究》、《管理世界》、《会计研究》、《金融研究》、《Journal of Financial Economics》、《Quarterly Journal of Economics》、《Strategic Management Journal》、《The Review of Financial Studies》利用大数据、机器学习的研究越来越多。因此我们开发《R语言数据分析的经管研究应用》课程，目的是讲述计量、机器学习的基本原理及其在经管大数据分析中的应用，使学员了解理念、掌握代表性算法原理和编程。
1.2 适合对象：望拓展研究方法的社科类硕博生及高校教师
1.3 课程特点：
长期回放：采取腾讯会议直播形式，录播会上线“PPdata Academy”供学员长期查看（至少4个月），可反复听学
全程答疑：老师会对学员课程相关的问题进行答疑。
课程内容
一、R语言基础入门
1、R语言分析经济金融数据优势
2、RStudio 的安装
3、R语言包的安装与导入
4、R的语法与代码运行
5、使用 R 语言处理字符串
6、数据类型
7、R语言中的循环
8、R语言的条件语句
9、R语言中的函数编写与应用
二、R 语言数据清洗
1、数据读取、数据查看、数据输出
2、缺失值处理、重复值处理
3、类别变量处理
4、因子变量处理
5、基本函数极其运算
6、日期和时间的处理
7、对数处理
8、宽教据与长数据的转换
1、描述性统计
2、相关性分析
3、回归分析
4、异方差检验及处理
5、多重共线性检验
从最简单也是要求最苛刻的OLS切入，在不断放宽基本假定的过程中陆续引入其他计量模型，以理解不同模型的应用条件，并使用R语言实现对各类模型的拟合。
1、连续因变量模型
1.1、 单纯的一元回归
1.2、 现实的多重回归
1.3、细节处理
2、多重共线性问题的解决
2.1、 逐步回归
2.2、 岭回归
从最简单的单变量平稳时间序列入手，逐步深入，内容涵盖ARMA、VAR、ARCH、GARCH等模型。
1、 单变量时间序列模型
1.1、自回归模型
1.2、 移动平均模型
2、 多变量时间序列
2.1、 向量误差修正模型
2.2、 向量自回归模型
3、 条件异方差模型
3.1、 自回归条件异方差模型
3.2、 广义自回归条件异方差模型
1、决策树
(1)分类树(Classification Tree)
(2)回归树(Regression Tree)
2、聚类分析
(1)K-means
(2)层次聚类
3、 K近邻法
(1)回归问题的K近邻法
(2)分类问题的K近邻法
4、logistic模型和probit模型
(1)几率比
(2)灵敏度与特异度
(3) ROC与AUC
5、惩罚回归
(1)高维回归的挑战
（2）套索回归(Lasso)
6、随机森林
(1)集成学习(Ensemble Learning)
(2)随机森林(Random Forest)
7、支持向量机
(1)最大间隔分类器(Maximal Margin Classifier)
(2)支持向量机(Support Vector Machine)
8、人工神经网络
(1)人工神经网络的思想
(2)感知机（Perceptron）
(3)前馈神经网络(Feedforward Neural Network)
(4)激活函数(Activation Function)
(5)反向传播算法(Back-propagation Algorithm)
(6)随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)
(7)神经网络的过拟合与正则化
(8)卷积神经网络(Convolution Neural Network)
(9)深度学习的发展
9、机器学习在经管社科的应用
精读几篇在经管社科顶刊发表的经典机器学习论文
课程组织
3.1课程时间
2023年05月13-14日，直播完即上传录播“PPdata Academy”供长期回放（至少4月）
沈泽，浙江工商大学国际商学院助理教授，德克萨斯农工大学硕士与博士，西南财经大学学士，曾任德克萨斯农工大学Graduate Instructor，主要授课金融工程、金融时间序列分析，曾在Agricultural & Applied Economics Association Annual Meeting 2019、Southern Agricultural Economic Association Annual Meeting做学术报告。
3.3 课程缴费
（1）课程价格
按照链接价格为准，可按照实际支付金额开具电子发票，并有如下优惠，购买前找“神奇女侠”领取优惠码。
优惠一：皮皮侠会员/老学员优惠（只能选择一个）
—— 数据皮皮侠数据会员
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PPdata实证SVIP享受4折购课价！！！（不与其他优惠叠加）
为提高学术交流效率，本次课程采取实名制报名，购买后需要给客服提供单位+姓名+校园卡/员工卡信息。
3.4 课程售后
（1）课程发票：联系“PPdata财务”（扫码添加）开具，可开具明目为“技术咨询费”、“教育咨询费”、“会议费”等。
（2）课程通知：开课前会提供加盖公章的课程通知扫描件，若有需要特殊模板，请联系“神奇女侠”（微信号ppman008）提供电子版文件进行开具。
（3）课程答疑：本课程购买后请添加“神奇女侠”（微信号ppman008），提供单位，姓名，校园卡/员工卡等身份证明后邀请您进入课程答疑群。关于项目与报名如有问题，也请咨询ppman008。
（4）课程退款：在课程未开始前，接受“7天无理由退款”，由于是知识付费，一旦直播课开始后，不接受退款。退款请联系“神奇女侠”（微信号ppman008）。
