کتاب FARS: تسلط بر مدل‌سازی سناریوهای رگرسیون افزوده با عامل در R برای پیش‌بینی ریسک و بحران‌های مالی
, ,

کتاب FARS: تسلط بر مدل‌سازی سناریوهای رگرسیون افزوده با عامل در R برای پیش‌بینی ریسک و بحران‌های مالی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000018401 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 FARS: تسلط بر مدل‌سازی سناریوهای رگرسیون افزوده با عامل در R برای پیش‌بینی ریسک و بحران‌های مالی

موضوع کلی: آمار و اقتصادسنجی مالی

موضوع میانی: مدل‌سازی و پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر اقتصادسنجی مالی
  • 2. اهمیت مدل‌سازی سری‌های زمانی در مالی
  • 3. مروری بر R و RStudio برای تحلیل داده‌های مالی
  • 4. مفاهیم اولیه داده‌های سری زمانی
  • 5. ایستایی (Stationarity) و آزمون‌های آن
  • 6. همبستگی خودکار (Autocorrelation) و تابع PACF
  • 7. مدل‌های AR، MA، ARMA و ARIMA
  • 8. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی ساده
  • 9. رگرسیون خطی چندگانه و مفروضات آن
  • 10. مشکلات رگرسیون: ناهمسانی و هم‌خطی
  • 11. تشخیص و رفع مشکلات در مدل‌های رگرسیونی
  • 12. مقدمه‌ای بر داده‌های پانل (Panel Data)
  • 13. مقدمه‌ای بر جبر خطی برای مدل‌های عاملی
  • 14. مفاهیم اولیه ماتریس‌ها و بردارها
  • 15. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) در R – مقدماتی
  • 16. فلسفه مدل‌های عاملی در اقتصادسنجی
  • 17. عوامل مشترک و عوامل خاص
  • 18. مدل‌های عاملی استاتیک
  • 19. تحلیل عاملی اکتشافی (EFA)
  • 20. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) به عنوان روش استخراج عامل
  • 21. انتخاب تعداد بهینه عوامل: معیارهای آماری
  • 22. انتخاب تعداد بهینه عوامل: معیارهای اطلاعاتی
  • 23. مدل‌های عاملی دینامیک (DFM)
  • 24. چارچوب فضای حالت (State-Space) برای DFM
  • 25. تخمین مدل‌های عاملی دینامیک با فیلتر کالمن
  • 26. تخمین DFM با روش‌های گشتاور تعمیم‌یافته (GMM)
  • 27. تفسیر عوامل استخراج شده در بازارهای مالی
  • 28. عوامل کلان اقتصادی به عنوان عوامل
  • 29. عوامل بخش صنعتی به عنوان عوامل
  • 30. عوامل سبک سرمایه‌گذاری (Style Factors)
  • 31. عوامل مالی رفتاری
  • 32. نویز (Noise) و اطلاعات در مدل‌های عاملی
  • 33. مدل‌های عاملی تعمیم‌یافته (Generalized Factor Models)
  • 34. آزمون برای وجود عوامل مشترک
  • 35. پیاده‌سازی مدل‌های عاملی استاتیک در R
  • 36. مقدمه‌ای بر رگرسیون‌های افزوده با عامل (FAR)
  • 37. اهمیت FAR در پیش‌بینی سری‌های زمانی بزرگ
  • 38. ارتباط FAR با DFM
  • 39. ساختار کلی مدل FARS
  • 40. پیش‌بینی با مدل‌های FAR
  • 41. پیش‌بینی قیمت دارایی‌ها با FAR
  • 42. پیش‌بینی بازده دارایی‌ها با FAR
  • 43. پیش‌بینی نوسانات بازار با FAR
  • 44. انتخاب متغیرهای رگرسیون در FARS
  • 45. ادغام عوامل کلان و عوامل مالی در FARS
  • 46. FARS برای داده‌های با ابعاد بالا (High-Dimensional Data)
  • 47. رگرسیون‌های LASSO و Ridge در FARS
  • 48. رگرسیون‌های ترکیبی (Ensemble Regressions) در FARS
  • 49. ملاحظات عملی در ساخت مدل FARS
  • 50. مزایای FARS نسبت به مدل‌های سنتی
  • 51. مفهوم تحلیل سناریو در مدل‌های مالی
  • 52. مولفه‌های سناریو محور در FARS
  • 53. مدل‌سازی رگرسیون‌های افزوده با عامل شرطی
  • 54. FARS و مدل‌های تغییر رژیم (Regime Switching Models)
  • 55. تشخیص رژیم‌های بازار با استفاده از عوامل
  • 56. ساخت سناریوهای اقتصادی و مالی
  • 57. شبیه‌سازی مسیرهای عوامل در سناریوهای مختلف
  • 58. مدل‌سازی اثرات غیرخطی در FARS
  • 59. اثرات آستانه‌ای (Threshold Effects) در FARS
  • 60. مدل‌سازی بحران‌های مالی به عنوان سناریو
  • 61. FARS برای پیش‌بینی ریسک در شرایط بحرانی
  • 62. ارزیابی ریسک تحت سناریوهای استرس
  • 63. FARS و آزمون استرس (Stress Testing)
  • 64. تحلیل حساسیت مدل FARS به تغییرات سناریو
  • 65. ارتباط FARS با مدل‌های تعادل عمومی پویای تصادفی (DSGE)
  • 66. تنظیم محیط R برای FARS
  • 67. بارگذاری و آماده‌سازی داده‌های مالی در R
  • 68. استفاده از پکیج `vars` برای تحلیل VAR/VECM
  • 69. استفاده از پکیج `psych` برای تحلیل عاملی
  • 70. استفاده از پکیج `forecast` برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 71. استخراج عوامل با `princomp` و `factanal`
  • 72. تخمین مدل‌های رگرسیون با `lm` و `glmnet`
  • 73. ساخت تابع سفارشی برای FARS در R
  • 74. پیاده‌سازی تخمین DFM در R (با فیلتر کالمن)
  • 75. شبیه‌سازی سناریوها در R
  • 76. تجسم نتایج FARS: نمودارها و گراف‌ها
  • 77. اعتبارسنجی مدل FARS در R
  • 78. استفاده از پکیج‌های خاص FARS (در صورت وجود یا شبیه‌سازی)
  • 79. بهینه‌سازی کد R برای کارایی و سرعت
  • 80. گزارش‌دهی نتایج FARS در RMarkdown
  • 81. FARS برای پیش‌بینی ارزش در معرض ریسک (VaR)
  • 82. FARS برای پیش‌بینی کمبود مورد انتظار (ES)
  • 83. پیش‌بینی نوسانات (Volatility) بازار با FARS
  • 84. FARS در سیستم‌های هشدار اولیه (Early Warning Systems)
  • 85. پیش‌بینی بحران‌های ارزی با FARS
  • 86. پیش‌بینی بحران‌های بانکی با FARS
  • 87. پیش‌بینی رکود اقتصادی با FARS
  • 88. FARS برای مدیریت ریسک پورتفولیو
  • 89. تخصیص دارایی بهینه با FARS
  • 90. کاربرد FARS در مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 91. کاربرد FARS در مدل‌سازی ریسک نقدینگی
  • 92. FARS و مدل‌سازی انتقال ریسک (Risk Contagion)
  • 93. مطالعه موردی: بحران مالی جهانی 2008 با FARS
  • 94. مطالعه موردی: پیش‌بینی بحران‌های منطقه‌ای با FARS
  • 95. محدودیت‌ها و چالش‌های FARS در عمل
  • 96. FARS بیزی و رویکردهای غیرپارامتری
  • 97. FARS برای داده‌های با فرکانس بالا (High-Frequency Data)
  • 98. ادغام FARS با یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 99. FARS و کلان‌داده‌ها (Big Data)
  • 100. جهت‌گیری‌های پژوهشی آینده در FARS

📚 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 FARS: تسلط بر مدل‌سازی سناریوهای رگرسیون افزوده با عامل در R برای پیش‌بینی ریسک و بحران‌های مالی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا