سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب فراتر از خاصیت Oracle: بررسی عمیق Adaptive LASSO در رگرسیون‌های هم‌انباشتگی

کتاب فراتر از خاصیت Oracle: بررسی عمیق Adaptive LASSO در رگرسیون‌های هم‌انباشتگی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 فراتر از خاصیت Oracle: بررسی عمیق Adaptive LASSO در رگرسیون‌های هم‌انباشتگی

موضوع کلی: اقتصادسنجی

موضوع میانی: رگرسیون‌های هم‌انباشتگی و روش‌های برآورد

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی اقتصادسنجی و کاربردها
  • 2. رگرسیون خطی چندگانه: مفروضات و برآورد OLS
  • 3. خواص برآوردگر OLS: اریبی، کارایی، سازگاری
  • 4. آزمون فرض در مدل‌های رگرسیون خطی
  • 5. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی: تعاریف و مفاهیم
  • 6. فرآیندهای تصادفی و ویژگی‌های آن‌ها
  • 7. ایستایی (Stationarity): تعریف، انواع و اهمیت
  • 8. تشخیص ناایستایی: آزمون ریشه واحد (DF, ADF, PP)
  • 9. مدل‌های خودرگرسیو (AR) و میانگین متحرک (MA)
  • 10. مدل‌های ARMA و ARIMA: شناسایی، برآورد و پیش‌بینی
  • 11. بررسی علیت گرنجر (Granger Causality)
  • 12. مقدمه‌ای بر مدل‌های برداری خودرگرسیو (VAR)
  • 13. برآورد و استنتاج در مدل‌های VAR
  • 14. توابع واکنش ضربه (Impulse Response Functions) در VAR
  • 15. تجزیه واریانس (Variance Decomposition) در VAR
  • 16. مقدمه‌ای بر هم‌انباشتگی: چیستی و اهمیت اقتصادی
  • 17. مفهوم تعادل بلندمدت در اقتصاد
  • 18. رابطه بین ناایستایی و هم‌انباشتگی
  • 19. تعریف بردارهای هم‌انباشته
  • 20. آزمون هم‌انباشتگی انگل-گرنجر: گام اول (OLS)
  • 21. آزمون ریشه واحد برای باقیمانده‌ها در رویکرد انگل-گرنجر
  • 22. محدودیت‌های رویکرد انگل-گرنجر
  • 23. مدل تصحیح خطا (ECM): ساختار و تفسیر
  • 24. ضریب تصحیح خطا: سرعت تعدیل به تعادل بلندمدت
  • 25. آزمون هم‌انباشتگی یوهانسن: مبانی و مفروضات
  • 26. تبدیل داده‌ها به شکل VECM
  • 27. تعیین رتبه هم‌انباشتگی با آماره اثر (Trace Statistic)
  • 28. تعیین رتبه هم‌انباشتگی با آماره مقدار ویژه حداکثر (Max-Eigenvalue Statistic)
  • 29. نرمال‌سازی بردارهای هم‌انباشتگی و تفسیر آن‌ها
  • 30. مدل‌های برداری تصحیح خطا (VECM): ساختار و برآورد
  • 31. توابع واکنش ضربه در VECM
  • 32. تجزیه واریانس در VECM
  • 33. تست محدودیت‌ها بر بردارهای هم‌انباشتگی و تعدیل
  • 34. معرفی هم‌انباشتگی پانل (Panel Cointegration)
  • 35. چالش‌های پیاده‌سازی هم‌انباشتگی در نرم‌افزار
  • 36. اریبی OLS در رگرسیون‌های هم‌انباشتگی
  • 37. مشکل آندوجنیتی (Endogeneity) در متغیرهای توضیحی هم‌انباشته
  • 38. خاصیت ابر-سازگاری (Super-consistency) OLS: مفهوم و اهمیت
  • 39. محدودیت‌های استنتاج آماری بر اساس OLS در هم‌انباشتگی
  • 40. برآوردگر OLS با اصلاح کامل (FMOLS): مبانی و هدف
  • 41. اصلاح برای آندوجنیتی در FMOLS
  • 42. اصلاح برای خودهمبستگی و ناهمسانی واریانس در FMOLS
  • 43. پیاده‌سازی و کاربردهای FMOLS
  • 44. برآوردگر OLS پویا (DOLS): مبانی و رویکرد
  • 45. استفاده از جملات پیشرو و پسرو (Leads and Lags) در DOLS
  • 46. انتخاب تعداد جملات پیشرو و پسرو در DOLS
  • 47. مقایسه عملکرد FMOLS و DOLS
  • 48. سایر روش‌های برآورد هم‌انباشتگی (مانند CCR)
  • 49. چالش ابعاد بالا (High-Dimensionality) در رگرسیون‌های سری زمانی
  • 50. نیاز به روش‌های انتخاب متغیر در مدل‌های هم‌انباشتگی
  • 51. مشکل بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 52. تعادل بایاس-واریانس (Bias-Variance Trade-off)
  • 53. مقدمه‌ای بر روش‌های جریمه‌ای (Regularization)
  • 54. رگرسیون Ridge: مبانی و تابع جریمه L2
  • 55. خاصیت کوچک‌سازی (Shrinkage) در Ridge Regression
  • 56. معرفی LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)
  • 57. تابع جریمه L1 در LASSO: ویژگی‌ها
  • 58. تفاوت اساسی LASSO و Ridge: قابلیت انتخاب متغیر
  • 59. خاصیت تنک‌سازی (Sparsity) و اهمیت آن در LASSO
  • 60. حل عددی LASSO: الگوریتم‌ها (مانند Coordinate Descent)
  • 61. انتخاب پارامتر جریمه (Lambda) در LASSO
  • 62. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) برای انتخاب Lambda
  • 63. محدودیت‌های LASSO استاندارد: اریبی در تخمین ضرایب غیرصفر
  • 64. کاربردهای LASSO در انتخاب متغیرهای رگرسیون
  • 65. LASSO در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 66. مفهوم "خاصیت Oracle" در انتخاب و تخمین مدل
  • 67. ویژگی‌های ایده‌آل یک روش انتخاب متغیر: سازگاری، کارایی، اریبی کم
  • 68. چرا LASSO استاندارد خاصیت Oracle را ندارد؟ (اریبی در ضرایب بزرگ)
  • 69. مقدمه‌ای بر Adaptive LASSO: راهکاری برای دستیابی به خاصیت Oracle
  • 70. تابع جریمه Adaptive LASSO: وزن‌دهی به ضرایب
  • 71. انتخاب وزن‌ها در Adaptive LASSO (مثلاً بر اساس تخمین OLS اولیه)
  • 72. خاصیت سازگاری انتخاب متغیر (Selection Consistency) در Adaptive LASSO
  • 73. خاصیت سازگاری تخمین ضرایب (Estimation Consistency) در Adaptive LASSO
  • 74. اثبات شهودی خاصیت Oracle برای Adaptive LASSO
  • 75. مجـانباً نرمال بودن (Asymptotic Normality) برآوردگرهای Adaptive LASSO
  • 76. اهمیت خاصیت مجـانباً نرمال بودن برای استنتاج آماری معتبر
  • 77. الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای Adaptive LASSO
  • 78. انتخاب پارامتر جریمه در Adaptive LASSO
  • 79. مقایسه Adaptive LASSO با LASSO در سناریوهای مختلف
  • 80. مزایای Adaptive LASSO در سناریوهای با ابعاد بالا
  • 81. انگیزه استفاده از Adaptive LASSO در رگرسیون‌های هم‌انباشتگی
  • 82. چالش‌های اعمال روش‌های جریمه‌ای به داده‌های ناایستا
  • 83. استفاده از Adaptive LASSO برای برآورد بردار هم‌انباشتگی در محیط ابعاد بالا
  • 84. فرمول‌بندی Adaptive LASSO برای مدل‌های رگرسیون هم‌انباشتگی
  • 85. خواص مجـانبی برآوردگر Adaptive LASSO در رگرسیون‌های هم‌انباشتگی
  • 86. خاصیت Oracle برای Adaptive LASSO در زمینه هم‌انباشتگی
  • 87. سازگاری انتخاب متغیر در مدل‌های هم‌انباشتگی با Adaptive LASSO
  • 88. سازگاری تخمین ضرایب در مدل‌های هم‌انباشتگی با Adaptive LASSO
  • 89. رفع مشکل آندوجنیتی در Adaptive LASSO برای هم‌انباشتگی (رویکردهای توسعه‌یافته)
  • 90. توسعه Adaptive LASSO مبتنی بر FMOLS و DOLS
  • 91. انتخاب پارامتر جریمه در Adaptive LASSO برای سری‌های زمانی هم‌انباشته
  • 92. معیارهای اطلاعاتی (مانند BIC) برای انتخاب Lambda در Adaptive LASSO
  • 93. مطالعات شبیه‌سازی مونت کارلو برای ارزیابی عملکرد
  • 94. بررسی عملکرد Adaptive LASSO در حضور متغیرهای مزاحم (Irrelevant Variables)
  • 95. مثال کاربردی: برآورد مدل هم‌انباشتگی اقتصادی با Adaptive LASSO
  • 96. مقایسه Adaptive LASSO با سایر روش‌های جریمه (Elastic Net, SCAD, MCP)
  • 97. توسعه Adaptive LASSO برای مدل‌های هم‌انباشتگی پانل
  • 98. پیاده‌سازی Adaptive LASSO در نرم‌افزارهای R و Python
  • 99. پیاده‌سازی Adaptive LASSO در نرم‌افزارهای Stata و MATLAB
  • 100. جهت‌گیری‌های آینده در پژوهش‌های Adaptive LASSO و هم‌انباشتگی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.