اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی ریسک با مدل فاکتوری تقریبی مبتنی بر کوپولای S-Vine: کاربرد در شاخص S&P 500

249,500 تومان
پیش‌بینی ریسک با مدل فاکتوری تقریبی مبتنی بر کوپولای S-Vine: کاربرد در شاخص S&P 500 پیش‌بینی ریسک با مدل فاکتوری تقریبی مبتنی بر کوپولای S-Vine: کاربرد در شاخص S&P 500 معرفی دوره: آینده پیش‌بینی ریسک ...
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی ریسک با مدل فاکتوری تقریبی مبتنی بر کوپولای S-Vine: کاربرد در شاخص S&P 500

موضوع کلی: مدل‌سازی وابستگی در بازارهای مالی با استفاده از مدل‌های فاکتوری

موضوع میانی: مدل‌های فاکتوری تقریبی و کوپولاها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه به مدل‌سازی وابستگی در بازارهای مالی
  • 2. اهمیت مدل‌سازی وابستگی برای مدیریت ریسک
  • 3. مروری بر مدل‌های فاکتوری در مالی
  • 4. مبانی مدل‌های فاکتوری خطی
  • 5. مفاهیم کلیدی در مدل‌های فاکتوری
  • 6. عوامل پنهان در بازارهای مالی
  • 7. مدل فاکتوری چندعاملی (MFM)
  • 8. نکات مثبت و منفی مدل‌های فاکتوری خطی
  • 9. محدودیت‌های مدل‌های فاکتوری سنتی
  • 10. نیاز به مدل‌های فاکتوری پیچیده‌تر
  • 11. معرفی کوپولاها برای مدل‌سازی وابستگی
  • 12. مفهوم کوپولا
  • 13. انواع مختلف کوپولاها
  • 14. کوپولاهای گوسی (Gaussian Copulas)
  • 15. کوپولاهای t-Student
  • 16. کوپولاهای متغیر شرطی (Conditional Copulas)
  • 17. مفهوم وابستگی رتبه‌ای (Rank Correlation)
  • 18. ضریب همبستگی اسپیرمن (Spearman's Rho)
  • 19. ضریب کندال (Kendall's Tau)
  • 20. کوپولاهای چندمتغیره (Multivariate Copulas)
  • 21. کوپولاهای مقیاس‌پذیر (Scalable Copulas)
  • 22. چالش‌های استفاده از کوپولاهای چندمتغیره
  • 23. معرفی S-vine Copulas
  • 24. مفهوم شبکه وابستگی (Dependency Network)
  • 25. شبکه‌های درخت (Tree Networks)
  • 26. ساختار S-vine Copula
  • 27. مزایای S-vine Copulas
  • 28. مقایسه S-vine Copulas با کوپولاهای سنتی
  • 29. معرفی مدل فاکتوری تقریبی (Approximate Factor Model)
  • 30. نیاز به تقریب در مدل‌های فاکتوری
  • 31. مدل فاکتوری تقریبی مبتنی بر گشتاورها
  • 32. مدل فاکتوری تقریبی مبتنی بر کوپولا
  • 33. ترکیب مدل فاکتوری تقریبی و S-vine Copula
  • 34. ساختار کلی مدل پیشنهادی
  • 35. تعریف مسئله مدل‌سازی وابستگی با مدل فاکتوری تقریبی و S-vine Copula
  • 36. مراحل اصلی در ساخت مدل
  • 37. جمع‌آوری داده‌های شاخص S&P 500
  • 38. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 39. محاسبه بازده دارایی‌ها
  • 40. مدل‌سازی عوامل پنهان (Latent Factors)
  • 41. روش‌های تخمین عوامل پنهان
  • 42. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 43. تحلیل عاملی (Factor Analysis)
  • 44. روش‌های بیزی برای تخمین عوامل
  • 45. مدل‌سازی وابستگی بین دارایی‌ها
  • 46. مدل‌سازی وابستگی با استفاده از کوپولاها
  • 47. تعیین ساختار S-vine Copula
  • 48. انتخاب توابع جفت‌کوپولا (Pair Copula Families)
  • 49. تخمین پارامترهای کوپولا
  • 50. مدل‌سازی وابستگی باقی‌مانده (Residual Dependence)
  • 51. تلفیق مدل فاکتوری با ساختار کوپولای S-vine
  • 52. معرفی مدل فاکتوری تقریبی S-vine Copula (AFM-SC)
  • 53. تخمین مدل AFM-SC
  • 54. روش حداکثر درستنمایی (Maximum Likelihood Estimation)
  • 55. روش‌های بیزی برای تخمین AFM-SC
  • 56. ارزیابی مدل
  • 57. معیارهای ارزیابی مدل‌های کوپولا
  • 58. معیارهای ارزیابی مدل‌های فاکتوری
  • 59. آزمون‌های برازش (Goodness-of-fit Tests)
  • 60. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 61. کاربرد مدل در پیش‌بینی ریسک
  • 62. مفهوم ارزش در معرض ریسک (Value at Risk - VaR)
  • 63. محاسبه VaR با استفاده از مدل AFM-SC
  • 64. مفهوم کسری در معرض ریسک (Expected Shortfall - ES)
  • 65. محاسبه ES با استفاده از مدل AFM-SC
  • 66. مدل‌سازی سناریوهای بحرانی
  • 67. کاربرد در مدیریت پورتفولیو
  • 68. بهینه‌سازی پورتفولیو با لحاظ کردن وابستگی پیچیده
  • 69. مطالعات موردی با استفاده از داده‌های S&P 500
  • 70. پیاده‌سازی بخش‌های مختلف مدل
  • 71. کدنویسی مدل با استفاده از نرم‌افزارهای آماری (Python, R)
  • 72. توضیح کدهای مورد استفاده
  • 73. تجزیه و تحلیل نتایج حاصل از S&P 500
  • 74. مقایسه مدل پیشنهادی با مدل‌های پایه
  • 75. مقایسه با مدل فاکتوری خطی ساده
  • 76. مقایسه با مدل کوپولای گوسی چندمتغیره
  • 77. مقایسه با مدل S-vine Copula بدون مدل فاکتوری
  • 78. تحلیل قدرت پیش‌بینی مدل
  • 79. تحلیل عملکرد مدل در شرایط نوسان بازار
  • 80. تحلیل عملکرد مدل در زمان بحران‌های مالی
  • 81. مباحث پیشرفته در مدل فاکتوری تقریبی
  • 82. انواع دیگر مدل‌های فاکتوری تقریبی
  • 83. کاربرد مدل‌های فاکتوری در بازارهای نوظهور
  • 84. مباحث پیشرفته در S-vine Copulas
  • 85. ساختارهای پیشرفته‌تر vine copula
  • 86. مدل‌سازی وابستگی غیرخطی (Non-linear Dependence)
  • 87. کاربرد S-vine Copulas در مدل‌سازی زمان تغییر (Time-varying)
  • 88. مدل‌سازی وابستگی شرطی (Conditional Dependence)
  • 89. کاربرد کوپولاها در مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 90. کاربرد کوپولاها در مدل‌سازی ریسک بازار
  • 91. مفاهیم پیشرفته در مدیریت ریسک
  • 92. مدل‌سازی ریسک سیستماتیک (Systematic Risk)
  • 93. مدل‌سازی ریسک غیرسیستماتیک (Unsystematic Risk)
  • 94. پوشش ریسک (Hedging) با استفاده از مدل
  • 95. انتخاب استراتژی‌های پوشش ریسک
  • 96. پیاده‌سازی عملیاتی پوشش ریسک
  • 97. مباحث مربوط به شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 98. کاربرد شبیه‌سازی مونت کارلو در ارزیابی ریسک
  • 99. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف بازار
  • 100. تحلیل حساسیت پارامترهای مدل
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Approximate Factor Model Copula Dependency Modeling Financial markets quantitative finance Risk Prediction S-Vine Copula S&P 500 بازارهای مالی پیش‌بینی ریسک کوپولای S-Vine مدل فاکتوری تقریبی مدل‌سازی وابستگی مدیریت ریسک

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.