🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: پیش‌بینی ریسک‌های اقتصادی با داده‌های متنی شرکت‌ها: یک رویکرد نوین با استفاده از تحلیل احساسات

موضوع کلی: اقتصاد و تحلیل داده

موضوع میانی: تحلیل ریسک‌های اقتصادی و پیش‌بینی رکود

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل ریسک‌های اقتصادی
• 2. چرا پیش‌بینی رکود اقتصادی اهمیت دارد؟
• 3. نقش داده‌ها در تحلیل‌های اقتصادی نوین
• 4. محدودیت‌های رویکردهای سنتی پیش‌بینی اقتصادی
• 5. معرفی داده‌های متنی: یک منبع اطلاعاتی جدید
• 6. تاریخچه تحلیل احساسات و کاربردهای اولیه
• 7. معرفی مقاله "Words Matter": الهام‌بخش دوره
• 8. اهداف و ساختار دوره آموزشی
• 9. بررسی اجمالی ابزارهای مورد نیاز (پایتون، کتابخانه‌ها)
• 10. مرور مفاهیم پایه اقتصاد کلان مرتبط با ریسک
• 11. تعریف ریسک‌های نزولی اقتصادی و رکود
• 12. نشانگرهای کلان اقتصادی رکود (GDP, بیکاری, تورم)
• 13. شاخص‌های پیشرو و همزمان رکود
• 14. سیکل‌های تجاری و فازهای آن
• 15. چرخه‌های مالی و بحران‌های اقتصادی
• 16. تئوری‌های مرتبط با پیش‌بینی بحران‌های اقتصادی
• 17. ریسک‌های سیستمی و غیرسیستمی در اقتصاد
• 18. تحلیل حساسیت اقتصاد به شوک‌ها
• 19. اثر انتظارات در پیش‌بینی‌های اقتصادی
• 20. چالش‌های پیش‌بینی نقاط عطف اقتصادی
• 21. معرفی داده‌های متنی شرکت‌ها
• 22. انواع گزارش‌های عمومی شرکت‌ها (10-K, 10-Q)
• 23. اهمیت گزارش‌های مالی و توضیحات مدیریتی (MD&A)
• 24. داده‌های متنی تماس‌های کنفرانس درآمدزایی (Earnings Calls)
• 25. استخراج داده‌ها از گزارش‌های سالانه و فصلی
• 26. جمع‌آوری داده‌های تماس‌های کنفرانس از منابع مختلف
• 27. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در جمع‌آوری داده‌های متنی
• 28. آشنایی با فرمت‌های مختلف داده‌های متنی (PDF, TXT, XML, JSON)
• 29. برنامه‌نویسی برای استخراج داده‌های متنی (Web Scraping Basics)
• 30. استفاده از APIها برای جمع‌آوری داده‌های سازمانی
• 31. ذخیره‌سازی و مدیریت حجم بالای داده‌های متنی
• 32. چالش‌های جمع‌آوری داده‌های تاریخی متنی
• 33. انتخاب دوره زمانی مناسب برای تحلیل
• 34. معیارهای انتخاب شرکت‌ها برای تحلیل (اندازه، صنعت)
• 35. نمونه‌سازی و حجم داده مورد نیاز
• 36. معرفی پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 37. توکن‌سازی (Tokenization)
• 38. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 39. ریشه‌یابی (Stemming) و لمتایز کردن (Lemmatization)
• 40. نرمال‌سازی متن: حروف کوچک، اعداد و علائم نگارشی
• 41. حذف کلمات و عبارات نامربوط
• 42. مدیریت خطاهای املایی و نگارشی
• 43. تمیز کردن داده‌های متنی خاص شرکت‌ها
• 44. ایجاد N-gramها (bi-grams, tri-grams)
• 45. معرفی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 46. مدل Bag-of-Words (BoW)
• 47. مدل TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
• 48. معرفی Word Embeddings: Word2Vec
• 49. Word Embeddings پیشرفته: GloVe و FastText
• 50. درک مدل‌های Embeddings مبتنی بر ترانسفورمر (BERT)
• 51. مبانی تحلیل احساسات در متون مالی
• 52. رویکردهای واژه‌نامه‌ای (Lexicon-based) برای تحلیل احساسات
• 53. معرفی واژه‌نامه Loughran-McDonald برای متون مالی
• 54. ساخت و سفارشی‌سازی واژه‌نامه‌های احساسات
• 55. امتیازدهی احساسات با استفاده از واژه‌نامه‌ها
• 56. مدیریت نفی و تقویق‌کننده‌ها در تحلیل احساسات
• 57. رویکردهای یادگیری ماشینی در تحلیل احساسات (SVM, Naïve Bayes)
• 58. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشینی احساسات
• 59. ارزیابی دقت مدل‌های یادگیری ماشینی احساسات
• 60. تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری عمیق (RNN, LSTM)
• 61. تحلیل احساسات با استفاده از مدل‌های ترانسفورمر (BERT-based Sentiment)
• 62. استخراج احساسات خاص دامنه (Domain-Specific Sentiment Extraction)
• 63. تشخیص سوگیری و عینیت در احساسات
• 64. چالش‌های تحلیل احساسات در زبان فارسی (و تطبیق آن)
• 65. مقایسه روش‌های مختلف تحلیل احساسات و انتخاب رویکرد مناسب
• 66. از متن خام تا ویژگی‌های قابل مدل‌سازی
• 67. استخراج شاخص‌های احساسات از گزارش‌های شرکت‌ها
• 68. محاسبه شدت احساسات مثبت و منفی
• 69. ایجاد شاخص‌های ابهام و عدم اطمینان از متن
• 70. شاخص‌های مرتبط با ریسک از داده‌های متنی
• 71. تجمیع شاخص‌های متنی در طول زمان (Aggregate Sentiment)
• 72. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی ویژگی‌های متنی
• 73. ایجاد متغیرهای تاخیری (Lagged Variables) از شاخص‌های احساسات
• 74. تعامل ویژگی‌های متنی با سایر متغیرهای اقتصادی
• 75. روش‌های کاهش ابعاد برای ویژگی‌های متنی (PCA)
• 76. چارچوب نظری برای ادغام داده‌های متنی در اقتصادسنجی
• 77. مدل‌های رگرسیون با متغیرهای متنی
• 78. تحلیل داده‌های پنل با استفاده از ویژگی‌های متنی
• 79. مدل‌های سری زمانی با شاخص‌های احساسات
• 80. مدل‌سازی عوامل مشترک با داده‌های متنی
• 81. پیش‌بینی ریسک‌های نزولی با رگرسیون لجستیک
• 82. استفاده از مدل‌های انتخاب ویژگی برای متغیرهای متنی
• 83. بررسی علیت Granger با شاخص‌های احساسات
• 84. کاربرد داده‌های متنی در مدل‌های GARCH برای نوسانات
• 85. مقایسه قدرت پیش‌بینی مدل‌های با و بدون داده‌های متنی
• 86. مدل‌های یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی رکود (Random Forest, Gradient Boosting)
• 87. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در پیش‌بینی ریسک
• 88. پیش‌بینی با مدل‌های مبتنی بر آنسامبل (Ensemble Models)
• 89. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی (RMSE, MAE, R-squared)
• 90. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, AUC)
• 91. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) در سری‌های زمانی
• 92. بک‌تستینگ و ارزیابی عملکرد مدل در شرایط واقعی
• 93. تحلیل پایداری و قدرت مدل‌ها (Robustness Checks)
• 94. تفسیر مدل‌ها: شناسایی کلمات و عبارات کلیدی
• 95. محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌های مبتنی بر متن
• 96. مطالعات موردی: شبیه‌سازی نتایج مقاله "Words Matter"
• 97. تحلیل سیاست‌گذاری بر اساس پیش‌بینی‌های مبتنی بر متن
• 98. استفاده از داده‌های متنی در مدیریت ریسک شرکتی
• 99. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های متنی
• 100. روندها و آینده پژوهش در پیش‌بینی ریسک اقتصادی با NLP