سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی مدل‌سازی داده‌های مالی پراکنده و غیرمنفی: رویکردی فراتر از رگرسیون پواسون

کتاب بهینه‌سازی مدل‌سازی داده‌های مالی پراکنده و غیرمنفی: رویکردی فراتر از رگرسیون پواسون

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 بهینه‌سازی مدل‌سازی داده‌های مالی پراکنده و غیرمنفی: رویکردی فراتر از رگرسیون پواسون

موضوع کلی: مدل‌سازی آماری پیشرفته در مالی

موضوع میانی: مدل‌سازی داده‌های غیرمنفی و پراکنده مالی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر داده های مالی غیرمنفی و پراکنده
  • 2. اهمیت مدل سازی داده های پراکنده در مالی
  • 3. چالش های مدل سازی داده های غیرمنفی و پراکنده
  • 4. مروری بر روش های سنتی در مدل سازی داده های مالی
  • 5. محدودیت های رگرسیون خطی در مواجهه با داده های غیرمنفی و پراکنده
  • 6. محدودیت های رگرسیون لجستیک در مواجهه با داده های غیرمنفی و پراکنده
  • 7. مقدمه ای بر رگرسیون پواسون: مفاهیم پایه
  • 8. فرضیات رگرسیون پواسون و کاربرد آن در داده های مالی
  • 9. تشخیص بیش پراکندگی در رگرسیون پواسون
  • 10. مدل رگرسیون پواسون با میانگین تصادفی (Random Effect)
  • 11. مدل رگرسیون پواسون با پراکندگی تصادفی (Dispersion Effect)
  • 12. مدل شبه پواسون (Quasi-Poisson): مقابله با بیش پراکندگی
  • 13. مدل پواسون منفی (Negative Binomial Regression): تئوری و کاربرد
  • 14. انتخاب بین پواسون و پواسون منفی: معیارهای ارزیابی
  • 15. برآورد پارامترهای مدل پواسون منفی: روش های مختلف
  • 16. مدل های پواسون-هوردل (Poisson-Hurdle Models): بررسی تئوری
  • 17. کاربرد مدل پواسون-هوردل در داده های مالی با صفر فراوان
  • 18. مدل های Zero-Inflated Poisson (ZIP): معرفی و بررسی
  • 19. تشخیص صفر فراوانی در داده های مالی
  • 20. مقایسه مدل های ZIP و پواسون-هوردل: معیارهای تصمیم گیری
  • 21. مدل های Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB): بررسی تئوری
  • 22. مقایسه مدل های ZIP و ZINB: انتخاب مناسب
  • 23. برآورد پارامترهای مدل های ZIP و ZINB
  • 24. مدل های آمیخته (Mixture Models): مفاهیم پایه
  • 25. کاربرد مدل های آمیخته در مدل سازی داده های مالی غیرمنفی
  • 26. مدل های آمیخته برای داده های تراکنش های مالی
  • 27. معرفی مدل های Copula: وابستگی بین متغیرها
  • 28. کاربرد Copula ها در مدل سازی داده های مالی چند متغیره
  • 29. مدل سازی وابستگی دنباله ای (Tail Dependence) با Copula
  • 30. مدل سازی داده های متنی مالی: مقدمه ای بر تحلیل متن
  • 31. استخراج ویژگی از متن: رویکردهای مختلف
  • 32. مدل های کیسه کلمات (Bag-of-Words): تئوری و محدودیت ها
  • 33. مدل های TF-IDF: بهبود مدل های کیسه کلمات
  • 34. مدل های Word Embedding: Word2Vec و GloVe
  • 35. کاربرد Word Embedding ها در داده های متنی مالی
  • 36. مدل سازی داده های مالی با استفاده از شبکه های عصبی
  • 37. شبکه های عصبی پیش خور (Feedforward Neural Networks)
  • 38. شبکه های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)
  • 39. شبکه های حافظه بلند مدت (LSTM): تئوری و کاربرد
  • 40. شبکه های دروازه ای تکراری (GRU): جایگزینی برای LSTM
  • 41. کاربرد LSTM و GRU در پیش بینی سری های زمانی مالی
  • 42. معرفی مدل های Transformer: توجه (Attention) و خود توجهی (Self-Attention)
  • 43. کاربرد Transformer ها در داده های متنی مالی
  • 44. مدل های زبانی بزرگ (Large Language Models): BERT و GPT
  • 45. Fine-tuning مدل های LLM برای وظایف مالی خاص
  • 46. ارزیابی مدل های LLM در داده های مالی
  • 47. مقایسه روش های مختلف مدل سازی داده های غیرمنفی و پراکنده
  • 48. معیارهای ارزیابی مدل: RMSE، MAE، و سایر شاخص ها
  • 49. معیارهای ارزیابی مدل برای داده های شمارشی: Pseudo R-squared
  • 50. معیارهای ارزیابی مدل برای داده های صفر فراوان
  • 51. اعتبارسنجی مدل: Cross-Validation و Bootstrap
  • 52. انتخاب ویژگی (Feature Selection) در مدل های مالی
  • 53. روش های فیلتری (Filter Methods) برای انتخاب ویژگی
  • 54. روش های پوششی (Wrapper Methods) برای انتخاب ویژگی
  • 55. روش های توکار (Embedded Methods) برای انتخاب ویژگی
  • 56. منظم سازی (Regularization): L1 و L2 Regularization
  • 57. کاربرد منظم سازی در جلوگیری از بیش برازش (Overfitting)
  • 58. تحلیل مولفه های اصلی (Principal Component Analysis): PCA
  • 59. کاهش ابعاد داده ها با استفاده از PCA
  • 60. تحلیل عاملی (Factor Analysis): تئوری و کاربرد
  • 61. مدل سازی ریسک اعتباری با استفاده از داده های پراکنده
  • 62. مدل سازی نرخ نکول (Probability of Default)
  • 63. مدل سازی زیان ناشی از نکول (Loss Given Default)
  • 64. مدل سازی مواجهه در زمان نکول (Exposure at Default)
  • 65. مدل سازی تقلب در معاملات مالی
  • 66. تشخیص الگوهای تقلبی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 67. مدل سازی رفتارهای غیرعادی در بازار سهام
  • 68. تشخیص دستکاری قیمت (Price Manipulation)
  • 69. مدل سازی ریسک عملیاتی در بانک ها
  • 70. ارزیابی و تخمین خسارات ناشی از ریسک عملیاتی
  • 71. کاربرد داده های متنی در ارزیابی ریسک های مالی
  • 72. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) اخبار مالی
  • 73. پیش بینی نوسانات بازار (Volatility) با استفاده از داده های پراکنده
  • 74. مدل سازی حجم معاملات (Trading Volume) با استفاده از داده های غیرمنفی
  • 75. مدل سازی بازده سهام (Stock Returns) با استفاده از داده های پراکنده
  • 76. کاربرد مدل های رگرسیونی در تحلیل سری های زمانی مالی
  • 77. مدل های ARIMA: مفاهیم پایه و کاربرد
  • 78. مدل های GARCH: مدل سازی نوسانات
  • 79. مدل های VAR: تحلیل روابط چند متغیره
  • 80. بررسی و تحلیل رگرسیون کوانتایل (Quantile Regression)
  • 81. کاربرد رگرسیون کوانتایل در تحلیل ریسک
  • 82. مدل سازی وابستگی بین بازارهای مالی
  • 83. مدل سازی داده های تابلوی معاملات (Order Book Data)
  • 84. کاربرد یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در معاملات مالی
  • 85. بهینه سازی سبد سهام (Portfolio Optimization) با استفاده از مدل های پیشرفته
  • 86. مدیریت ریسک (Risk Management) با استفاده از مدل های داده ای
  • 87. توسعه سیستم های پشتیبانی تصمیم گیری (Decision Support Systems) در مالی
  • 88. مسائل اخلاقی در استفاده از مدل های یادگیری ماشین در مالی
  • 89. قوانین و مقررات مربوط به استفاده از داده ها و مدل ها در مالی
  • 90. آینده مدل سازی داده های مالی: چالش ها و فرصت ها
  • 91. مطالعه موردی 1: مدل سازی تقلب در کارت های اعتباری
  • 92. مطالعه موردی 2: پیش بینی نرخ نکول وام ها
  • 93. مطالعه موردی 3: تحلیل ریسک عملیاتی در یک بانک
  • 94. مطالعه موردی 4: بهینه سازی سبد سهام با استفاده از یادگیری ماشین
  • 95. مطالعه موردی 5: تحلیل احساسات اخبار مالی و تاثیر آن بر بازار
  • 96. جمع بندی و نتیجه گیری: نکات کلیدی دوره
  • 97. منابع و مراجع تکمیلی برای مطالعات بیشتر
  • 98. آزمون پایانی دوره: سنجش دانش و مهارت های کسب شده
  • 99. پروژه عملی: پیاده سازی یک مدل مالی با استفاده از داده های واقعی
  • 100. ارائه پروژه های عملی و بحث و تبادل نظر

📚 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.