اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی مدل‌سازی داده‌های مالی پراکنده و غیرمنفی: رویکردی فراتر از رگرسیون پواسون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره 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 دوره

• 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