کتاب پیش‌بینی مستقیم چندگام ترکیبی (EDMS): روشی نوین برای پیش‌بینی دقیق داده‌های اقتصاد کلان و مالی
, ,

کتاب پیش‌بینی مستقیم چندگام ترکیبی (EDMS): روشی نوین برای پیش‌بینی دقیق داده‌های اقتصاد کلان و مالی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000014343 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 پیش‌بینی مستقیم چندگام ترکیبی (EDMS): روشی نوین برای پیش‌بینی دقیق داده‌های اقتصاد کلان و مالی

موضوع کلی: پیش‌بینی سری‌های زمانی در اقتصاد و امور مالی

موضوع میانی: روش‌های نوین پیش‌بینی سری‌های زمانی چندگام

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی سری‌های زمانی: مفاهیم، تعاریف و کاربردها
  • 2. اجزای سری‌های زمانی: روند، فصلی بودن، نوسانات و باقیمانده
  • 3. آماده‌سازی داده‌های سری زمانی: پاکسازی، نرمال‌سازی و ایستایی
  • 4. آزمون‌های ایستایی سری زمانی: ADF، KPSS و PP
  • 5. روش‌های کلاسیک پیش‌بینی سری‌های زمانی: میانگین متحرک و هموارسازی نمایی
  • 6. مدل‌های ARIMA: شناسایی، تخمین و ارزیابی
  • 7. مدل‌های SARIMA: بررسی و پیش‌بینی داده‌های فصلی
  • 8. مدل‌های VAR: تحلیل و پیش‌بینی سیستم‌های چند متغیره
  • 9. مدل‌های GARCH: مدلسازی و پیش‌بینی واریانس ناهمسان
  • 10. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی چندگام: رویکرد مستقیم و بازگشتی
  • 11. معایب و مزایای پیش‌بینی مستقیم در مقابل بازگشتی
  • 12. مقدمه‌ای بر روش پیش‌بینی مستقیم چندگام (Direct Multi-Step – DMS)
  • 13. مبانی یادگیری ماشین برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 14. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 15. رگرسیون غیرخطی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 16. درخت‌های تصمیم برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 17. جنگل‌های تصادفی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 18. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 19. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 21. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 22. شبکه‌های Gated Recurrent Unit (GRU) برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 23. مقدمه‌ای بر روش‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 24. میانگین‌گیری ساده در روش‌های ترکیبی
  • 25. میانگین‌گیری وزنی در روش‌های ترکیبی
  • 26. انباشتگی (Stacking) در روش‌های ترکیبی
  • 27. تقویت‌کننده گرادیانی (Gradient Boosting) در روش‌های ترکیبی
  • 28. روش‌های Bagging برای بهبود پیش‌بینی
  • 29. مقدمه‌ای بر روش پیش‌بینی مستقیم چندگام ترکیبی (Ensembled Direct Multi-Step – EDMS)
  • 30. معماری کلی روش EDMS
  • 31. انتخاب مدل‌های پایه در EDMS
  • 32. بهینه‌سازی وزن‌ها در روش EDMS
  • 33. ارزیابی عملکرد مدل‌های EDMS
  • 34. معیارهای ارزیابی پیش‌بینی: RMSE، MAE، MAPE
  • 35. آزمون دیمود-ماریانو (Diebold-Mariano test) برای مقایسه مدل‌ها
  • 36. نحوه انتخاب طول افق پیش‌بینی در EDMS
  • 37. اهمیت انتخاب متغیرهای ورودی در EDMS
  • 38. روش‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 39. مقدمه‌ای بر داده‌های اقتصاد کلان
  • 40. متغیرهای کلیدی اقتصاد کلان: GDP، نرخ تورم، نرخ بیکاری
  • 41. مقدمه‌ای بر داده‌های مالی
  • 42. متغیرهای کلیدی مالی: قیمت سهام، نرخ بهره، حجم معاملات
  • 43. منابع داده‌های اقتصاد کلان و مالی
  • 44. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های اقتصاد کلان و مالی
  • 45. کاربرد EDMS در پیش‌بینی GDP
  • 46. کاربرد EDMS در پیش‌بینی نرخ تورم
  • 47. کاربرد EDMS در پیش‌بینی نرخ بیکاری
  • 48. کاربرد EDMS در پیش‌بینی قیمت سهام
  • 49. کاربرد EDMS در پیش‌بینی نرخ بهره
  • 50. کاربرد EDMS در پیش‌بینی حجم معاملات
  • 51. مقایسه EDMS با روش‌های سنتی پیش‌بینی در اقتصاد کلان
  • 52. مقایسه EDMS با روش‌های سنتی پیش‌بینی در امور مالی
  • 53. مزایای EDMS نسبت به سایر روش‌های پیش‌بینی
  • 54. معایب EDMS و محدودیت‌های آن
  • 55. راهکارهای بهبود عملکرد EDMS
  • 56. تنظیم پارامترهای مدل‌های پایه در EDMS
  • 57. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای وزن‌دهی در EDMS
  • 58. بررسی تاثیر طول پنجره آموزشی در EDMS
  • 59. بررسی تاثیر داده‌های پرت (Outlier) بر عملکرد EDMS
  • 60. مدیریت داده‌های از دست رفته (Missing Data) در EDMS
  • 61. ملاحظات مربوط به داده‌های سری زمانی غیر ایستا در EDMS
  • 62. پیاده‌سازی EDMS در پایتون با استفاده از کتابخانه‌های Scikit-learn و Keras
  • 63. پیاده‌سازی EDMS در R با استفاده از کتابخانه‌های forecast و caret
  • 64. نحوه کدنویسی EDMS برای داده‌های اقتصاد کلان
  • 65. نحوه کدنویسی EDMS برای داده‌های مالی
  • 66. بهینه‌سازی کد EDMS برای افزایش سرعت و کارایی
  • 67. تکنیک‌های موازی‌سازی (Parallelization) در پیاده‌سازی EDMS
  • 68. بکارگیری EDMS در پیش‌بینی تقاضا
  • 69. بکارگیری EDMS در پیش‌بینی فروش
  • 70. بکارگیری EDMS در مدیریت ریسک
  • 71. بکارگیری EDMS در تخصیص دارایی
  • 72. بکارگیری EDMS در تشخیص تقلب
  • 73. بررسی اثرات بحران‌های اقتصادی بر عملکرد EDMS
  • 74. ارزیابی پایداری EDMS در شرایط مختلف بازار
  • 75. استفاده از داده‌های Alternative برای بهبود پیش‌بینی EDMS
  • 76. بررسی نقش Sentiment Analysis در پیش‌بینی EDMS
  • 77. ادغام داده‌های متنی و عددی در EDMS
  • 78. نقش کلان داده‌ها (Big Data) در بهبود عملکرد EDMS
  • 79. چالش‌های مربوط به استفاده از کلان داده‌ها در EDMS
  • 80. روند‌های نوین در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 81. یادگیری عمیق و پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 82. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 83. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) و پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 84. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer) در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 85. تشریح مدل‌های توجه (Attention Mechanisms) در پیش‌بینی
  • 86. آینده پیش‌بینی سری‌های زمانی و نقش EDMS
  • 87. بررسی مقالات مرتبط با EDMS و روش‌های مشابه
  • 88. مطالعات موردی: کاربرد EDMS در سناریوهای واقعی
  • 89. نکات و ترفندهای پیش‌بینی سری‌های زمانی با EDMS
  • 90. محدودیت‌های اخلاقی در استفاده از پیش‌بینی‌ها
  • 91. آینده‌نگری و توسعه EDMS
  • 92. پیشنهادات برای تحقیقات آتی در زمینه EDMS
  • 93. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری دوره
  • 94. پرسش و پاسخ و رفع اشکال
  • 95. ارائه پروژه‌های عملی توسط دانشجویان
  • 96. ارزیابی نهایی و ارائه گواهینامه
  • 97. منابع و مراجع تکمیلی برای یادگیری بیشتر

📚 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 پیش‌بینی مستقیم چندگام ترکیبی (EDMS): روشی نوین برای پیش‌بینی دقیق داده‌های اقتصاد کلان و مالی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا