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  退屈な英語の授業はもうおしまい！ 
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  １）面白くなければいけない。これは何事にも言えることですが、英語習得もやはり面白くなければ続きません。この本は、リアルライフで起こった面白い出来事をもとに記事が書かれており、ニュースやビジネス、ライフスタイルに至るまで様々な内容をカバーしています。 
  ２）すべて英語で学ぶ。英語で考える習慣を身につけます。 
  ３）生の英語に触れる。一般のテキストは、子供に教えるような退屈な内容ですが、この本は本場で使われている生の英語をわかりやすく教えています。 
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  クレイジーな外国人がやって来る。クレイジーな外国人がやって来る。...

  マイケル・クレイヴン

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  産業組織 - 産業の経済学を解き明かし、産業組織をマスターする

  Fouad Sabry

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  産業組織とは
   
  産業組織の研究は、企業と市場の構造を研究する経済学のサブ分野です。 このサブフィールドは経済学の考え方に基づいて構築されています。 業界組織は、現実世界の複雑さを完全競争モデルに導入します。 これらの複雑さには、取引コスト、限られた知識、新規企業の参入障壁などが含まれ、これらすべてが不完全な競争に関連している可能性があります。 政府の行為の影響を分析することに加えて、競争から独占までの連続体に沿って企業と市場の組織と行動を決定する要因を調査します。
   
  どのようなメリットがあるか
   
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  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 業界組織
   
  第 2 章: ミクロ経済学
   
  第 3 章: 政治経済
   
  第 4 章: 国民の選択
   
  第 5 章: 競争
   
  第 6 章: 金融経済
   
  第 7 章 : 社会経済学
   
  第8章: 実験経済学
   
  第9章: 人材経済学
   
  第10章: JEL分類コード
   
  第11章: 市場 集中
   
  第12章: ハロルド・デムセッツ
   
  第13章: ジャン・ティロール
   
  第14章: エドワード・チェンバリン
   
  第15章: エージェントベース 計算経済学
   
  第 16 章: Catalyst コード
   
  第 17 章: David S. Evans
   
  第 18 章: Frederic M. Scherer
   
  第 18 章 19: 公共経済学
   
  第20章: 人口経済学
   
  第21章: ジョー・ベイン
   
  (II) 業界組織に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野での業界組織の使用例の実例。
   
  (IV) 業界組織の包括的な理解を解くための 1,200 を超える用語を収録した豊富な用語集。 (電子書籍のみ)。
   
  対象者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、および基本的な知識や知識を超えたいと考えている人 あらゆる種類の業界組織の情報。
   
   
   
   

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  回帰分析 - 回帰分析の技術を習得し、予測、分析、決定する

  Fouad Sabry

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  回帰分析とは
   
  統計モデリングにおいて、回帰分析は、従属変数と 1 つ以上の独立変数の間の関係を推定するための一連の統計プロセスです。 回帰分析の最も一般的な形式は線形回帰で、特定の数学的基準に従ってデータに最もよく適合する直線を見つけます。 たとえば、通常の最小二乗法では、真のデータとその直線の差の二乗和を最小化する一意の直線が計算されます。 特定の数学的理由により、これにより研究者は、独立変数が特定の値セットを取る場合に、従属変数の条件付き期待値を推定することができます。 あまり一般的ではない形式の回帰では、わずかに異なる手順を使用して、代替位置パラメータを推定したり、非線形モデルの広範なコレクション全体にわたる条件付き期待値を推定したりします。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 回帰分析
   
  第 2 章: 最小二乗法
   
  第 3 章: ガウス?マルコフの定理
   
  第 4 章: 非線形回帰
   
  第 5 章: 決定係数
   
  第 6 章: 操作変数の推定
   
  第 7: 省略変数バイアス
   
  第 8 章: 通常の最小二乗法
   
  第 9 章: 残差二乗和
   
  第 10 章: 単純線形回帰
   
  第 11 章: 一般化最小二乗法
   
  第 12 章: 不均一分散性の整合性のある標準誤差
   
  第 13 章: 分散膨張係数
   
  第 14 章: 非線形 最小二乗
   
  第 15 章: 主成分回帰
   
  第 16 章: 不適合平方和
   
  第 17 章: レバレッジ (統計)
   
  第 18 章: 多項式回帰
   
  第 19 章: 変数内誤差モデル
   
  第 20 章: 線形最小二乗法
   
  第 21 章: 線形回帰
   
  (ii) 回帰分析に関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (iii) 多くの分野での回帰分析の使用例の実例。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の回帰分析についての基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
   
   
   
   

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  量的緩和 -...

  Fouad Sabry

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  量的緩和とは
   
  量的緩和 (qe) は、経済を刺激するために中央銀行が所定量の国債やその他の金融資産を購入する金融政策措置です。 活動。 量的緩和は、2007 ～ 2008 年の金融危機後に広く適用されるようになった新しい形式の金融政策です。 インフレ率が非常に低いかマイナスであり、標準的な金融政策が効果を失っている場合に、経済不況を緩和するために使用されます。 量的引き締め (qt) はその逆で、金融政策上の理由から、中央銀行が保有する国債やその他の金融資産の一部を売却します。
   
  どのようなメリットがあるか>
   
  (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 量的緩和
   
  第 2 章: 中央銀行
   
  第 3 章: 欧州中央銀行
   
  第 4 章: 米国の金融政策
   
  第 5 章: 金融政策
   
  第 6 章: マネタリーベース
   
  第 7 章: 公開市場操作
   
  第 8 章: 金融政策委員会 (英国)
   
  第 9 章: 通貨の創造
   
  第 10 章: 借金 収益化
   
  第 11 章: ヘリコプター マネー
   
  第 12 章: カナダ銀行
   
  第 13 章: 現代貨幣理論
   
  第 14 章: 歴史 連邦公開市場委員会の行動の概要
   
  第 15 章: ジェームズ b. ブラード
   
  第 16 章: サブプライム危機に対する連邦準備制度の対応
   
  第 17 章: 1994 年の債券市場 危機
   
  第 18 章: 量的引き締め
   
  第 19 章: 社債バブル
   
  第 20 章: ユーロ圏危機における ecb の介入
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人
   
   

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