CFA レベル2 試験準備 Quantitative Methods

CFA レベル2試験では、カバーする項目は大きく分けて4つになります。
毎年試験範囲が異なる可能性がありますが、2015年ではこんな内容でした。

1) Correlation analysis
2) Simple regression
3) Multiple regression
4) Time series analysis

試験のウェイトも12%から5-10%へと下がります。
なので、早めに勉強して、苦手意識をなくしてください。

Correlation Analysis

Correlation(相関係数)の分析なので、そんなに難しい問題は出ません。
なので、下記の二つをしっかりと勉強しておきましょう。

1) Correlation(相関係数)の計算ができる
2) Hypothesis test(仮説検定)ができる

Linear Regression

Linear regression(単回帰)の問題は出てきます。
ここから、統計が苦手な人が出てくるので、統計が苦手な人は、早めに勉強したほうが良いですね。

1) Linear regression(単回帰)の計算と解釈
2) Standard error of estimateの計算と解釈
3) Coefficient of determinationの計算と解釈
4) Hypothesis testingとconfidence intervalの計算と解釈
5) ANOVA(analysis of variance)の計算と解釈
6) Prediction intervalの計算と解釈

ここでのキモは、ANOVAでしょうか。 Linear regression(単回帰)はなんとなくわかるのですが、ANOVAは一回勉強しないと難しいかもしれませんね。

Mulitple Regression

Multiple regression(重回帰)の問題は出てきます。
普段から統計に触れていないと、結構忘れている分野です。
特に、Hetroskedasticitiyなどは、習っていない人もいるかもしれませんね。

1) Multiple regression(重回帰)の計算と解釈
2) Prediction intervalの計算と解釈
3) F-Stat, R2, ANOVAの計算と解釈
4) Dummy Variable
5) Violations of regression analysis(i.e., heteroskedasticity)の計算と解釈
6) Serial correlation(auto regression)の計算と解釈
7) Multicollinearityの計算と解釈

Multiple regression(重回帰)の独学はかなりハードです。しっかりと統計がわかっている人から勉強することが近道です。もちろん、統計家になることが目的ではないので、基礎だけで十分です。そして、練習問題を繰り返しといてください。

Time series analysis

Time series analysisは聞いたことはあるけど、実際に使った人は少ないかもしれませんね。
それほど難しい問題は出ないと思いますが、しっかりとtime series analysisの基礎は覚えましょう。

1) Trends modelの計算と解釈
2) Autoregression modelの計算と解釈
3) Mean reversionの計算と解釈
4) Random walks and unit rootsの計算と解釈
5) moving average modelとautoregressive moving average modelの計算と解釈

CFAレベル2では、私が大学院で勉強したほどの難しい問題は出そうもないですね。ただ、独学はしんどいかもしれませんが、決して不可能ではありません。

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