اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی قیمت‌های محصولاتی در بخش‌های مختلف با ترکیب تحلیل ترکیبی و مدل‌های زمان‑سری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی قیمت‌های محصولاتی در بخش‌های مختلف با ترکیب تحلیل ترکیبی و مدل‌های زمان‑سری

موضوع کلی: علوم اقتصادی و مدیریت مالی

موضوع میانی: تحلیل بازار کالا و پیش‌بینی قیمت‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفهوم پیش‌بینی قیمت در بازارهای کالا
• 2. انواع داده‌های اقتصادی و مالی مورد نیاز برای پیش‌بینی
• 3. مفاهیم پایه سری زمانی در اقتصاد
• 4. بررسی ایستایی و ناپایایی داده‌های اقتصادی
• 5. تبدیل و پایدارسازی داده‌ها (تفاضل و لگاریتم)
• 6. آزمون‌های ریشه واحد (ADF, PP, KPSS)
• 7. تحلیل هم‌انباشتگی در داده‌های اقتصادی
• 8. انتخاب مدل مناسب بر اساس ویژگی‌های سری زمانی
• 9. بررسی وابستگی خود (ACF, PACF)
• 10. مدیریت داده‌های گمشده و ناهمگن در سری‌های زمانی
• 11. معرفی مدل‌های کلاسیک رگرسیون در اقتصاد
• 12. مدل‌های خودرگرسیون (AR) و کاربرد آن‌ها
• 13. مدل‌های میانگین متحرک (MA) در پیش‌بینی
• 14. مدل ترکیبی ARMA و شرایط استفاده
• 15. مدل‌های ARIMA و مراحل بایکس-جنکینز
• 16. مدل‌های SARIMA برای داده‌های فصلی کالاها
• 17. مدل‌های ARCH و GARCH برای نوسانات قیمت
• 18. مدل‌های VAR برای تعامل بین بازارهای کالا
• 19. مدل‌های VECM برای روابط تعادلی بلندمدت
• 20. مدل‌های تصحیح خطای پویا (ECM)
• 21. مدل‌های ساختاری در تحلیل عرضه و تقاضا
• 22. ارزیابی و انتخاب مدل‌های اقتصادی با معیارهای اطلاعاتی
• 23. نقش عوامل بنیادی در تغییر قیمت کالاها
• 24. تحلیل شاخص‌های کلان اقتصادی موثر بر قیمت‌ها
• 25. تاثیر نرخ ارز و تورم بر قیمت کالاهای اساسی
• 26. تاثیر نرخ بهره و سیاست‌های پولی بر بازار کالا
• 27. بررسی تاثیر قیمت‌های جهانی و نرخ نفت
• 28. تحلیل عرضه و تقاضا در بازارهای کالایی مختلف
• 29. تاثیر سیاست‌های تجاری و تعرفه‌ها بر قیمت کالا
• 30. تاثیر شوک‌های آب‌وهوایی در بخش کشاورزی
• 31. تاثیر زنجیره تامین و هزینه‌های لجستیک
• 32. تحلیل رفتار مصرف‌کننده و تقاضای نهایی
• 33. بررسی حباب‌های قیمتی و حباب‌های دارایی
• 34. تحلیل داده‌های پانل در بازارهای چندبخشی
• 35. مدل‌سازی تغییر رژیم و نقاط اوج در قیمت‌ها
• 36. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در پیش‌بینی قیمت
• 37. ویژگی‌سازی (Feature Engineering) برای مدل‌های ترکیبی
• 38. الگوریتم‌های رگرسیون خطی و Ridge/Lasso
• 39. ماشین بردار پشتیبان (SVM) در پیش‌بینی قیمت
• 40. جنگل تصادفی و رگرسیون ریشه‌ای
• 41. گرادیان بایستینگ (XGBoost, LightGBM)
• 42. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای سری زمانی
• 43. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 44. مدل‌های ترنسفورمر در پیش‌بینی سری زمانی
• 45. ترکیب مدل‌های آماری و یادگیری ماشین (Hybrid Models)
• 46. روش‌های وزن‌دهی به خروجی مدل‌های ترکیبی
• 47. روش‌های استکینگ و بلوینگ در ترکیب مدل‌ها
• 48. انتخاب هوشمند ترکیب مدل‌ها با الگوریتم‌های ژنتیک
• 49. مدیریت ریسک و عدم قطعیت در مدل‌های ترکیبی
• 50. مقایسه عملکرد مدل‌های تک‌گانه و ترکیبی
• 51. معیارهای سنجش خطای پیش‌بینی (MAE, RMSE, MAPE)
• 52. آزمون‌های مقایسه‌ای دقت پیش‌بینی (Diebold-Mariano)
• 53. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) در سری زمانی
• 54. شکست‌سنجی و پرهیز از بیش‌برازش (Overfitting)
• 55. پیاده‌سازی مدل در محیط‌های برنامه‌نویسی (Python/R)
• 56. جمع‌آوری و تمیزکاری داده‌های بازار کالا
• 57. طراحی داشبورد و گزارش‌دهی پیش‌بینی قیمت
• 58. به‌روزرسانی مداوم و بازآموزی مدل‌ها
• 59. مدیریت خطای انسانی در تفسیر مدل‌ها
• 60. اخلاق حرفه‌ای و محدودیت‌های پیش‌بینی اقتصادی
• 61. مطالعه موردی: پیش‌بینی قیمت کالاهای کشاورزی
• 62. مطالعه موردی: پیش‌بینی قیمت کالاهای فلزی و معدنی
• 63. مطالعه موردی: پیش‌بینی قیمت کالاهای انرژی
• 64. مطالعه موردی: پیش‌بینی قیمت کالاهای پتروشیمی
• 65. تدوین سناریوهای مختلف برای نوسانات بازار
• 66. یکپارچه‌سازی پیش‌بینی در فرآیند تصمیم‌گیری مالی
• 67. مدیریت موجودی بر اساس پیش‌بینی قیمت
• 68. استراتژی‌های پوشش ریسک بر پایه پیش‌بینی
• 69. تحلیل حساسیت مدل به تغییرات ورودی‌ها
• 70. مستندسازی و نگهداری مدل‌های پیش‌بینی