הסמינר מתמקד במודלים של רגרסיה פשוטה ומרובה עם יישומים למודל לתמחור נכסי הון (CAPM) והתיאוריה לתמחור ארביטראז' (APT) ובהסקה סטטיסטית הן לצורך חיזוי והן לצורך בדיקת השערות (למשל, השערת השוק היעיל).

 

בגמר סמינר ההדרכה של שווי פנימי בנושא המשתתף ידע:​

􀂅 להגדיר ניתוח רגרסיה ואת סוגי הרגרסיות השונות

􀂅 להציג רגרסיה ליניארית פשוטה (SLR- Simple Linear Regression)

􀂅 להציג רגרסיה ליניארית מרובה (MLR- Multiple Linear Regression)

􀂅 לדון בהערכת מודל הרגרסיה (Regression Model)

􀂅 לתאר רווחי סמך (Confidence Intervals)

􀂅 לתאר מבחני השערה (Hypothesis Testing)

􀂅 להציג   מבחני   מובהקות  (Significance Tests)  עבור  הפרמטרים  של  הרגרסיה

    (Regression's Parameters)

􀂅 להציג   מבחן   מובהקות   (Significance  Test)   עבור   מקדם   ההסבר  המרובה

    (R-squared)

􀂅 לתאר טעות מסוג 1 (Type I Error) וטעות מסוג 2 (Type II Error)

􀂅 להציג את מושג הניבוי (Prediction, חיזוי)

􀂅 לתאר  את  הנחות  אמד  הריבועים  הפחותים  (OLS- Ordinary Least  Squares)

    וההפרות (breakdowns) העיקריות שלהן

􀂅 לתאר הילוך מקרי (Random Walks) ותסוגה לממוצע (Mean Reversion)

􀂅 לתאר    אמידה    בשיטת   הנראות   המרבית   (MLE-    Maximum    Likelihood

    Estimation)