کتاب Data-FIT: مدلسازی پیشرفته سری زمانی برای تحلیلگران مالی و اقتصاددانان
, ,

کتاب Data-FIT: مدلسازی پیشرفته سری زمانی برای تحلیلگران مالی و اقتصاددانان

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017806 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 Data-FIT: مدلسازی پیشرفته سری زمانی برای تحلیلگران مالی و اقتصاددانان

موضوع کلی: اقتصاد سنجی و مدل‌سازی داده‌های مالی

موضوع میانی: مدل‌های سری زمانی پویا برای تجزیه و تحلیل داده‌های مالی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی اقتصادسنجی و داده‌های مالی: معرفی دوره و پیش‌نیازها
  • 2. مروری بر مفاهیم اساسی ریاضی و آمار برای تحلیل داده‌های مالی
  • 3. آشنایی با انواع داده‌های مالی: قیمت‌ها، بازده‌ها، حجم معاملات و شاخص‌ها
  • 4. داده‌های سری زمانی: ساختار، ویژگی‌ها و چالش‌های تحلیل
  • 5. نصب و راه‌اندازی نرم‌افزارهای مورد نیاز: R، Python و بسته‌های مرتبط
  • 6. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی و ابزارهای داده‌کاوی (R/Python)
  • 7. خواندن و پیش‌پردازش داده‌های مالی: پاکسازی و تبدیل داده‌ها
  • 8. آمار توصیفی و استخراج ویژگی‌های کلیدی از داده‌های مالی
  • 9. مفاهیم اولیه فرآیندهای تصادفی و سری‌های زمانی
  • 10. آشنایی با ایستایی و ناایستایی در سری‌های زمانی
  • 11. آزمون‌های ایستایی: ADF، KPSS و PP
  • 12. مدل‌های میانگین متحرک (MA) و مدل‌های خودرگرسیو (AR)
  • 13. مدل‌های ARMA و کاربرد آن‌ها در داده‌های مالی
  • 14. تشخیص و انتخاب مدل‌های ARMA: AIC، BIC و آزمون‌های تشخیصی
  • 15. مدل‌سازی و پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ARMA
  • 16. مدل‌های سری زمانی فصلی (SARIMA)
  • 17. کاربرد مدل‌های SARIMA در تحلیل داده‌های مالی فصلی
  • 18. مدل‌های GARCH: معرفی و مفاهیم اولیه
  • 19. مدل‌های GARCH: تخمین و ارزیابی
  • 20. کاربرد مدل‌های GARCH در مدل‌سازی نوسانات
  • 21. مدل‌های EGARCH و TGARCH: مدل‌سازی عدم تقارن
  • 22. مدل‌های GARCH چند متغیره: معرفی و کاربردها
  • 23. همبستگی و مدل‌سازی کوواریانس
  • 24. مدل‌های DCC و کاربردهای آن‌ها در مدیریت ریسک
  • 25. معرفی مدل‌های فضای حالت و فیلتر کالمن
  • 26. کاربرد فیلتر کالمن در تحلیل داده‌های مالی
  • 27. مدل‌سازی تغییرات ساختاری در سری‌های زمانی
  • 28. مدل‌های MARS و کاربردهای آن‌ها
  • 29. مدل‌های فرآیند پرش و کاربردهای آن‌ها
  • 30. مقدمه‌ای بر هم‌انباشتگی و آزمون‌های آن
  • 31. مدل‌های تصحیح خطا (ECM) و کاربرد آن‌ها
  • 32. تحلیل هم‌انباشتگی و مدل‌سازی روابط بلندمدت
  • 33. آزمون‌های علیت گرنجر و کاربردهای آن‌ها
  • 34. مدل‌های VAR: معرفی و تخمین
  • 35. تحلیل پاسخ ضربه‌ای و تجزیه واریانس
  • 36. مدل‌های VAR فصلی
  • 37. مدل‌های VAR با داده‌های پنل
  • 38. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های با فرکانس بالا
  • 39. نویز و سیگنال در داده‌های مالی با فرکانس بالا
  • 40. معرفی مدل‌های HMM و کاربرد آن‌ها در داده‌های مالی
  • 41. مدل‌های سوئیچینگ رژیم و کاربرد آن‌ها
  • 42. مدل‌های غیرخطی سری زمانی: معرفی
  • 43. مدل‌های Threshold و کاربردهای آن‌ها
  • 44. مدل‌های Wavelet و کاربرد آن‌ها در تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی
  • 45. مدل‌های مبتنی بر شبکه عصبی (ANN) برای سری‌های زمانی
  • 46. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن‌ها
  • 47. مدل‌های LSTM و کاربرد آن‌ها در داده‌های مالی
  • 48. مدل‌های GAN و کاربردهای آن‌ها در داده‌های مالی
  • 49. مدل‌سازی ریسک با استفاده از سری‌های زمانی
  • 50. مدل‌سازی ارزش در معرض خطر (VaR)
  • 51. مدل‌سازی ارزش در معرض خطر (CVaR)
  • 52. مدل‌سازی ریسک بازار و اعتباری
  • 53. مدل‌های ارزش‌گذاری دارایی‌های سرمایه‌ای (CAPM)
  • 54. مدل‌سازی بازار و تحلیل سبد سهام
  • 55. معرفی مدل‌های عاملی (Factor Models)
  • 56. مدل‌سازی رفتار بازار با استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 57. بهینه‌سازی سبد سهام با استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 58. اندازه‌گیری عملکرد سبد سهام و ارزیابی ریسک
  • 59. کاربرد سری‌های زمانی در تحلیل سهام و معاملات الگوریتمی
  • 60. پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 61. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر سری‌های زمانی
  • 62. مدل‌سازی نقدشوندگی بازار و تأثیر آن بر قیمت‌ها
  • 63. مدل‌سازی سفارشات بازار و عمق بازار
  • 64. تحلیل رفتار معامله‌گران با استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 65. مدل‌سازی ریسک نقدشوندگی
  • 66. کاربرد سری‌های زمانی در تحلیل ارزهای دیجیتال
  • 67. پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال با استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 68. مدل‌سازی نوسانات ارزهای دیجیتال
  • 69. کاربرد سری‌های زمانی در تحلیل بازارهای مشتقه
  • 70. مدل‌سازی قیمت اختیار معامله با استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 71. معرفی و کاربرد مدل‌های Black-Scholes و Merton
  • 72. تحلیل ریسک در بازارهای مشتقه
  • 73. کاربرد سری‌های زمانی در تحلیل اقتصاد کلان
  • 74. پیش‌بینی متغیرهای کلان اقتصادی با استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 75. مدل‌سازی چرخه‌های تجاری
  • 76. تحلیل سیاست‌های پولی و مالی با استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 77. ارزیابی عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری با استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 78. مدل‌سازی و پیش‌بینی بازده صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 79. مدل‌های سری زمانی برای تحلیل ریسک اعتباری
  • 80. ارزیابی ریسک اعتباری شرکت‌ها با استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 81. مدل‌سازی ورشکستگی با استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 82. کاربرد داده‌های سری زمانی در پیش‌بینی تقلب
  • 83. آشنایی با داده‌های بزرگ و تحلیل سری‌های زمانی
  • 84. مدل‌سازی با استفاده از Big Data و Hadoop
  • 85. مدل‌سازی با استفاده از Spark و Scala
  • 86. فراگیری ماشین در سری‌های زمانی: مروری بر مفاهیم
  • 87. مدل‌های Boosting برای سری‌های زمانی
  • 88. مدل‌های درخت تصمیم‌گیری برای سری‌های زمانی
  • 89. انواع روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های سری زمانی
  • 90. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 91. بررسی و رفع مشکلات مدل‌سازی
  • 92. بهبود دقت پیش‌بینی با روش‌های Ensemble
  • 93. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 94. تحلیل حساسیت و اعتبارسنجی مدل
  • 95. آینده پژوهی در تحلیل سری‌های زمانی مالی
  • 96. مروری بر تحقیقات جدید در زمینه تحلیل سری‌های زمانی مالی
  • 97. بررسی چالش‌های پیش روی تحلیلگران مالی
  • 98. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 99. معرفی منابع و مقالات مرجع
  • 100. ارائه پروژه پایانی و جمع‌بندی دوره

📚 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 Data-FIT: مدلسازی پیشرفته سری زمانی برای تحلیلگران مالی و اقتصاددانان”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا