CFA二级数量分析6大难点！你都掌握了吗？

经常听到同学说CFA二级的数量分析好难啊，确实，CFA二级数量分析有一定难度，且在考试中的占比为5%-10%，需要提起重视！但从学习的相关内容来看，计量经济学的相关内容在CFA中还算是简单的介绍，并没有做非常深度的学习，所以大家不用担心和气馁！集中且有方法的去学习，相信一定能掌握这部分知识点！

正保网校的老师也给大家汇总了CFA二级数量分析的6大难点，来看看你是不是已经掌握啦！

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（监督学习）：根据标记好的数据（已经分类或回归的数据）来训练模型，使模型能够自己推理和预测新数据的标签或值。

2) Unsupervised machine learning（无监督学习）：不需要事先标记好的数据，通过对数据进行聚类、降维、关联等技术来发现数据本身的内在结构和模式，以帮助我们更好地理解数据并从中提取有效信息。

3) Deep Learning（深度学习）：通过一系列的层级关系对数据进行表示和抽象，从而实现自动化的特征提取和分类，可以处理高维度、非线性和大规模数据，并在复杂任务上表现出良好的性能。

4) Neural Networks（神经网络）：模仿人的神经系统，由多个节点（或称神经元）和它们之间的连接组成，可以处理更多、更复杂的特征变量，提高了模型的预测能力。

6. PAC&Clustering

1) Principal components analysis (PCA) 主成分分析: 将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，实现降维分析。

2) Clustering 聚类：将相似的数据点归为一类，将不相似的数据点分开，属于无监督学习。

以上就是CFA二级数量分析6大难点的相关内容，后期会为大家持续更新备考干货，可关注【备考经验】栏目查看哦！

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