کتاب راهنمای عملی تخمین‌گرهای Local Whittle برای تحلیل سری‌های زمانی با حافظه بلندمدت: از تئوری تا پیاده‌سازی با پایتون
, ,

کتاب راهنمای عملی تخمین‌گرهای Local Whittle برای تحلیل سری‌های زمانی با حافظه بلندمدت: از تئوری تا پیاده‌سازی با پایتون

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008640 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب راهنمای عملی تخمین‌گرهای Local Whittle برای تحلیل سری‌های زمانی با حافظه بلندمدت: از تئوری تا پیاده‌سازی با پایتون

موضوع کلی: اقتصادسنجی سری‌های زمانی

موضوع میانی: تخمین نیمه‌پارامتری ادغام جزئی و حافظه بلندمدت

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره: چرا حافظه بلندمدت و تخمین‌گرهای Local Whittle؟
  • 2. مروری بر مفاهیم پایه سری‌های زمانی
  • 3. ویژگی‌های اصلی سری‌های زمانی: میانگین، واریانس، کوواریانس
  • 4. مفهوم فرایندهای ایستا (Stationary Processes)
  • 5. تابع خودهمبستگی (ACF) و تابع خودهمبستگی جزئی (PACF)
  • 6. معرفی فرایندهای نویز سفید (White Noise)
  • 7. مدل‌های میانگین متحرک (MA): تعریف و خصوصیات
  • 8. مدل‌های خودرگرسیو (AR): تعریف و خصوصیات
  • 9. مدل‌های ترکیبی ARMA: ترکیب قدرت AR و MA
  • 10. مفهوم ایستا کردن سری‌های زمانی: تفاضل‌گیری صحیح
  • 11. ریشه‌های واحد (Unit Roots) و تست‌های مربوطه
  • 12. مدل‌های ARIMA: تلفیق تفاضل‌گیری و ARMA
  • 13. محدودیت‌های مدل‌های ARIMA در مواجهه با حافظه بلندمدت
  • 14. مقدمه‌ای بر پدیده‌ حافظه بلندمدت در سری‌های زمانی
  • 15. ویژگی‌های آماری سری‌های با حافظه بلندمدت
  • 16. تفاوت حافظه بلندمدت و حافظه کوتاه‌مدت: بینش نظری
  • 17. مفهوم ادغام جزئی (Fractional Integration)
  • 18. پارامتر ادغام جزئی (d): معنای اقتصادی و آماری
  • 19. ارتباط پارامتر d با توان تجزیه طیفی
  • 20. مفهوم شاخص هورست (Hurst Exponent) و ارتباط آن با d
  • 21. مدل‌های ARFIMA: تعمیم ARIMA برای حافظه بلندمدت
  • 22. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی در حوزه فرکانس
  • 23. مفهوم دوره نگار (Periodogram) و نحوه محاسبه آن
  • 24. چگالی طیفی توان (Spectral Density Function – SDF)
  • 25. رابطه SDF و تابع خودهمبستگی
  • 26. تفسیر SDF برای سری‌های با حافظه کوتاه‌مدت
  • 27. مشخصات SDF برای سری‌های با حافظه بلندمدت
  • 28. چالش‌های تخمین حافظه بلندمدت با روش‌های پارامتری
  • 29. چرا رویکردهای نیمه‌پارامتری ضروری هستند؟
  • 30. مزایای تخمین نیمه‌پارامتری: انعطاف‌پذیری و مقاومت
  • 31. مقدمه‌ای بر تخمین‌گر GPH (Gegenbauer Polynomial Estimator)
  • 32. محدودیت‌های GPH و انگیزه‌ برای Local Whittle
  • 33. مبانی نظری تخمین حداکثر راستنمایی ویتل (Whittle Likelihood)
  • 34. ایده اصلی پشت تخمین‌گر Local Whittle
  • 35. تمرکز بر فرکانس‌های پایین: دلیل و اهمیت آن
  • 36. تابع هدف Local Whittle: فرمول‌بندی ریاضی
  • 37. چگونگی بهینه‌سازی تابع هدف برای یافتن d
  • 38. فرضیات اساسی برای تخمین‌گر Local Whittle
  • 39. خصوصیات مجانبی (Asymptotic Properties) تخمین‌گر Local Whittle
  • 40. اثبات سازگاری (Consistency) تخمین‌گر Local Whittle
  • 41. توزیع مجانبی و نرمال بودن تخمین‌گر Local Whittle
  • 42. اهمیت عرض باند (Bandwidth, m) در Local Whittle
  • 43. انتخاب عرض باند: تاثیر بر سوگیری (Bias) و واریانس (Variance)
  • 44. رابطه بین m و اندازه نمونه (T)
  • 45. تاثیر نویز کوتاه‌مدت بر تخمین Local Whittle
  • 46. شرایط لازم برای اعتبار تخمین‌گر Local Whittle
  • 47. تخمین‌گر استاندارد Local Whittle
  • 48. تخمین‌گر Local Whittle با استفاده از Tapering (درون‌کاهی داده)
  • 49. هدف از Tapering: کاهش نشت طیفی (Spectral Leakage)
  • 50. انواع مختلف توابع Tapering و تاثیر آنها
  • 51. تخمین‌گر Exact Local Whittle و تمایز آن
  • 52. تفاوت Local Whittle و Gaussian Semiparametric Estimator (GSE)
  • 53. مقایسه تخمین‌گرهای GPH و Local Whittle: مزایا و معایب
  • 54. مقاومت Local Whittle در برابر خطاهای غیر-گوسی
  • 55. گسترش تخمین‌گر Local Whittle به حالت‌های چندمتغیره (Multivariate)
  • 56. چالش‌های تخمین در حضور نوسانات (Volatility) متغیر
  • 57. ارزیابی عملکرد تخمین‌گرها در مطالعات شبیه‌سازی (Monte Carlo)
  • 58. معیارهای ارزیابی عملکرد: MSE، Bias، Variance
  • 59. آماده‌سازی محیط پایتون برای اقتصادسنجی سری‌های زمانی
  • 60. آشنایی با کتابخانه‌های اصلی: NumPy، Pandas، SciPy، Statsmodels
  • 61. وارد کردن و آماده‌سازی داده‌های سری زمانی در پایتون
  • 62. شبیه‌سازی سری‌های زمانی ARFIMA با پایتون
  • 63. محاسبه دوره نگار در پایتون: تابع scipy.signal.periodogram
  • 64. نمایش بصری دوره نگار و SDF تخمینی
  • 65. کدنویسی پایتون برای تابع هدف Local Whittle
  • 66. بهینه‌سازی تابع هدف با استفاده از scipy.optimize
  • 67. استخراج پارامتر d از خروجی بهینه‌ساز
  • 68. گام به گام: ساخت یک تابع Local Whittle ساده در پایتون
  • 69. محاسبه فواصل اطمینان (Confidence Intervals) برای d
  • 70. آزمون فرضیه برای پارامتر d (مثلاً d=0 یا d=0.5)
  • 71. مدیریت داده‌های از دست رفته و خطاهای داده در پایتون
  • 72. نکات عملکردی و بهینه‌سازی کد پایتون
  • 73. ذخیره و بارگذاری نتایج تخمین
  • 74. انتخاب عرض باند (m) در عمل: رویکردهای هیوریستیک
  • 75. روش‌های پیشرفته‌تر انتخاب m: بررسی ادبیات
  • 76. پیاده‌سازی تخمین‌گر Local Whittle با Tapering در پایتون
  • 77. ارزیابی عملی: مقایسه Local Whittle با و بدون Tapering
  • 78. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) به انتخاب عرض باند
  • 79. شبیه‌سازی مونت کارلو برای ارزیابی عملکرد تخمین‌گر در پایتون
  • 80. طراحی سناریوهای مختلف برای شبیه‌سازی
  • 81. محاسبه و تحلیل Bias، Variance و MSE در شبیه‌سازی‌ها
  • 82. مطالعه موردی ۱: تخمین حافظه بلندمدت در داده‌های مالی (بازدهی و نوسانات)
  • 83. مطالعه موردی ۲: تخمین حافظه بلندمدت در داده‌های اقتصاد کلان (تورم، تولید ناخالص داخلی)
  • 84. تحلیل و تفسیر نتایج مطالعات موردی
  • 85. آزمون برای حافظه بلندمدت در پایتون (تست‌های مبتنی بر d)
  • 86. پیش‌بینی با مدل‌های حافظه بلندمدت (مقدماتی)
  • 87. ترکیب Local Whittle با سایر روش‌های تحلیل سری‌های زمانی
  • 88. خلاصه و جمع‌بندی نکات کلیدی تخمین‌گر Local Whittle
  • 89. چالش‌ها و محدودیت‌های عملی استفاده از Local Whittle
  • 90. مقایسه جامع Local Whittle با سایر تخمین‌گرهای نیمه‌پارامتری (GPH، Wavelet-based)
  • 91. انتخاب تخمین‌گر مناسب: راهنمایی بر اساس ویژگی‌های داده
  • 92. آخرین پیشرفت‌ها و تحقیقات در زمینه تخمین حافظه بلندمدت
  • 93. بحث پیرامون مسائل اخیر در مقاله اصلی "An Evaluation of Local Whittle Methods"
  • 94. بررسی یافته‌های کلیدی مقاله الهام‌بخش
  • 95. کاربردهای بالقوه آینده تخمین‌گرهای Local Whittle
  • 96. جمع‌بندی دوره: از تئوری تا پیاده‌سازی موفق
  • 97. منابع بیشتر برای یادگیری و پژوهش
  • 98. پرسش و پاسخ: رفع ابهامات و بحث‌های پیشرفته
  • 99. پروژه عملی: تخمین حافظه بلندمدت برای یک سری واقعی
  • 100. نتیجه‌گیری: اهمیت حافظه بلندمدت در مدل‌سازی اقتصادی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب راهنمای عملی تخمین‌گرهای Local Whittle برای تحلیل سری‌های زمانی با حافظه بلندمدت: از تئوری تا پیاده‌سازی با پایتون”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا