سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌سازی جامع و پیشرفته ریسک‌های چندمتغیره: رویکرد Multivariate eGPD با یادگیری عمیق

کتاب مدل‌سازی جامع و پیشرفته ریسک‌های چندمتغیره: رویکرد Multivariate eGPD با یادگیری عمیق

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 مدل‌سازی جامع و پیشرفته ریسک‌های چندمتغیره: رویکرد Multivariate eGPD با یادگیری عمیق

موضوع کلی: مدل‌سازی آماری پیشرفته برای تحلیل ریسک

موضوع میانی: مدل‌سازی جامع و مشترک ارزش‌های حدی چندمتغیره (از پایین تا بالا)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی تحلیل ریسک و مدل‌سازی آماری
  • 2. مفاهیم اولیه ارزش‌های حدی (Extreme Values)
  • 3. توزیع‌های حدی: Gumbel, Frechet, Weibull
  • 4. روش‌های استخراج داده‌های حدی: POT و Block Maxima
  • 5. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی چندمتغیره
  • 6. اهمیت مدل‌سازی چندمتغیره در تحلیل ریسک
  • 7. مشکلات مدل‌سازی تک‌متغیره در شرایط چندمتغیره
  • 8. همبستگی و وابستگی در داده‌های چندمتغیره
  • 9. مبانی نظری توزیع‌های Copula
  • 10. انواع Copula و کاربردهای آن‌ها
  • 11. انتخاب و ارزیابی Copula مناسب
  • 12. مقدمه‌ای بر توزیع Pareto تعمیم‌یافته (GPD)
  • 13. ویژگی‌ها و مزایای GPD
  • 14. برآورد پارامترهای GPD (روش‌های مختلف)
  • 15. آزمون نیکویی برازش GPD
  • 16. کاربرد GPD در مدل‌سازی مقادیر حدی
  • 17. مبانی توزیع‌های چندمتغیره
  • 18. توزیع‌های چندمتغیره رایج (نرمال، t، ...)
  • 19. مدل‌سازی وابستگی با استفاده از Copula
  • 20. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی eGPD (Extended Generalized Pareto Distribution)
  • 21. ساختار و فرمول‌بندی eGPD
  • 22. مزایای استفاده از eGPD
  • 23. مدل‌سازی مقادیر حدی پایین با eGPD
  • 24. مدل‌سازی مقادیر حدی بالا با eGPD
  • 25. مدل‌سازی مشترک مقادیر حدی بالا و پایین
  • 26. معرفی Multivariate eGPD
  • 27. ساختار Multivariate eGPD
  • 28. پارامترهای Multivariate eGPD و تفسیر آن‌ها
  • 29. برآورد پارامترهای Multivariate eGPD
  • 30. روش‌های تخمین پارامتر: Maximum Likelihood
  • 31. آزمون نیکویی برازش برای Multivariate eGPD
  • 32. انتخاب آستانه در مدل‌سازی حدی
  • 33. تاثیر انتخاب آستانه بر نتایج
  • 34. روش‌های انتخاب بهینه آستانه
  • 35. تخمین فواصل اطمینان برای پارامترها
  • 36. ارزیابی مدل‌های Multivariate eGPD
  • 37. شاخص‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
  • 38. آزمون‌های مقایسه مدل‌ها
  • 39. پیاده‌سازی Multivariate eGPD در نرم‌افزارهای آماری
  • 40. معرفی بسته‌های نرم‌افزاری مرتبط (R, Python)
  • 41. مثال‌های کاربردی با Multivariate eGPD
  • 42. کاربرد Multivariate eGPD در تحلیل ریسک مالی
  • 43. مدل‌سازی ریسک بازار با Multivariate eGPD
  • 44. مدل‌سازی ریسک اعتباری با Multivariate eGPD
  • 45. کاربرد Multivariate eGPD در تحلیل ریسک بیمه
  • 46. مدل‌سازی خسارات بزرگ با Multivariate eGPD
  • 47. کاربرد Multivariate eGPD در علوم محیطی
  • 48. مدل‌سازی سیل و طوفان با Multivariate eGPD
  • 49. مدل‌سازی دما و آلودگی با Multivariate eGPD
  • 50. مدل‌سازی مشترک متغیرهای حدی با استفاده از Copula و GPD
  • 51. ترکیب Copula و GPD در مدل‌سازی چندمتغیره
  • 52. انتخاب Copula مناسب برای Multivariate eGPD
  • 53. پیاده‌سازی ترکیبی Copula و GPD
  • 54. کاربردهای پیشرفته Multivariate eGPD
  • 55. تحلیل حساسیت پارامترها در Multivariate eGPD
  • 56. مدل‌سازی زمانی داده‌های حدی با Multivariate eGPD
  • 57. اصول اولیه یادگیری عمیق
  • 58. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
  • 59. یادگیری عمیق و کاربردهای آن در آمار
  • 60. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs)
  • 61. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 62. کاربرد یادگیری عمیق در مدل‌سازی آماری
  • 63. یادگیری عمیق برای تخمین پارامترها
  • 64. یادگیری عمیق برای انتخاب مدل
  • 65. یادگیری عمیق برای پیش‌بینی ارزش‌های حدی
  • 66. ادغام Multivariate eGPD و یادگیری عمیق
  • 67. استفاده از شبکه‌های عصبی برای بهبود تخمین پارامترهای eGPD
  • 68. استفاده از یادگیری عمیق برای پیش‌بینی ریسک‌های چندمتغیره
  • 69. مدل‌سازی با داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 70. مدیریت و پیش‌پردازش داده‌های بزرگ
  • 71. روش‌های موازی‌سازی محاسبات
  • 72. بهبود عملکرد Multivariate eGPD با استفاده از یادگیری عمیق
  • 73. استفاده از معماری‌های پیشرفته شبکه عصبی
  • 74. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های حدی
  • 75. تکنیک‌های regularization و dropout
  • 76. تکنیک‌های بهینه‌سازی پیشرفته
  • 77. مدل‌های ترکیبی: Multivariate eGPD و سایر مدل‌ها
  • 78. ترکیب Multivariate eGPD با مدل‌های سری زمانی
  • 79. ترکیب Multivariate eGPD با مدل‌های رگرسیونی
  • 80. کاربرد Multivariate eGPD در مدیریت سبد دارایی
  • 81. بهینه‌سازی سبد دارایی با استفاده از مدل‌سازی حدی
  • 82. محاسبه ارزش در معرض ریسک (VaR) با Multivariate eGPD
  • 83. محاسبه زیان مورد انتظار (ES) با Multivariate eGPD
  • 84. شبیه‌سازی مونت‌کارلو با Multivariate eGPD
  • 85. تحلیل سناریو با Multivariate eGPD
  • 86. اعتبارسنجی مدل و آزمون‌های robustness
  • 87. مدلسازی عدم قطعیت
  • 88. آنالیز حساسیت پیشرفته
  • 89. مطالعه موردی: تحلیل ریسک بازار سهام با استفاده از Multivariate eGPD و یادگیری عمیق
  • 90. مطالعه موردی: تحلیل ریسک اعتباری با Multivariate eGPD و یادگیری عمیق
  • 91. مطالعه موردی: مدل‌سازی خسارات بیمه با Multivariate eGPD و یادگیری عمیق
  • 92. مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا
  • 93. مدل‌سازی داده‌های نامتعادل
  • 94. مدل‌سازی با داده‌های گم‌شده
  • 95. ملاحظات اخلاقی در تحلیل ریسک
  • 96. آینده Multivariate eGPD و یادگیری عمیق در تحلیل ریسک
  • 97. نرم‌افزارهای پیشرفته برای Multivariate eGPD و یادگیری عمیق
  • 98. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 99. پرسش و پاسخ
  • 100. منابع و مراجع

📚 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.