اکسپرس 24
کتاب مدل‌های انبوهی برای ترکیب پیش‌بینی‌های تورمی

کتاب مدل‌های انبوهی برای ترکیب پیش‌بینی‌های تورمی

تگ‌ها: ARIMA Bayesian Averaging Econometric Modeling Financial Development Inflation Forecast Inflation Prediction Machine Learning Macroeconomics Model Ensemble Monte Carlo Simulation Probabilistic Modeling VAR

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های انبوهی برای ترکیب پیش‌بینی‌های تورمی

موضوع کلی: اقتصاد کلان و پیش‌بینی تورم

موضوع میانی: پیش‌بینی تورم در اقتصادهای با سطوح مختلف توسعه مالی و نهادی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمهٔ عمومی دربارهٔ پیش‌بینی تورم در اقتصاد کلان
  • 2. مفهوم تورم: تعریف، اندازه‌گیری و شاخص‌های کلیدی
  • 3. روش‌های کلاسیک پیش‌بینی تورم (ارزش افزوده، مدل‌های وقت‌متغیر)
  • 4. اهمیت ترکیب چندین پیش‌بینی برای بهبود دقت
  • 5. پیش‌فرضٔ مدل‌های احتمالی در پیش‌بینی اقتصادی
  • 6. توزیع نرمال و توزیع‌های غیرقابل‌تعداد برای تورم
  • 7. تخمین پارامترهای توزیع تورم (مثلاً MLE)
  • 8. مودل‌های هیبریدی (مانند ARIMA + مدل‌های احتمالی)
  • 9. روش‌های ترکیبی (Aggregation) در پیش‌بینی: میانگین وزن‌دهی، مدل‌های ترکیبی Bayesian
  • 10. پیش‌فرض‌های اساسی در ترکیب پیش‌بینی‌ها (Independence, identical distribution)
  • 11. روش‌های ارزیابی دقت پیش‌بینی (MAE, RMSE, CRPS)
  • 12. مدل‌های سطحی (Level‑Based) برای تورم: Random Walk, Random Walk with Drift
  • 13. مدل‌های ترتیبی (Order‑Based) برای تورم: ARIMA, SARIMA
  • 14. مدل‌های مبتنی بر داده‌های مالی (Financial‑Based): volatility, exchange rates
  • 15. مدل‌های مبتنی بر شاخص‌های ساختاری (Structural‑Based): Phillips curve, DSGE
  • 16. ترکیب مدل‌های سطحی و مالی: روش‌های Weighted Average
  • 17. مونت کارلو برای ترکیب پیش‌بینی‌ها
  • 18. توزیع‌های پویا (Time‑varying) در ترکیب
  • 19. مدل‌های hierarchical Bayesian برای ترکیب پیش‌بینی‌ها
  • 20. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های hierarchical Bayesian
  • 21. بهینه‌سازی وزن‌های ترکیب با روش‌های Machine Learning (LASSO, Ridge)
  • 22. شبکه‌های عصبی (Neural Networks) برای پیش‌بینی تورم
  • 23. مدل‌های Deep Learning: LSTM, GRU برای داده‌های ترکیبی
  • 24. ترکیب خروجی‌های مدل‌های Deep Learning با مدل‌های کلاسیک
  • 25. Ensemble (Bagging, Boosting) در پیش‌بینی تورم
  • 26. XGBoost و LightGBM برای ترکیب پیش‌بینی‌ها
  • 27. تحلیل حساسیت و عدم‌اطمینان در مدل‌های ترکیبی
  • 28. تأثیر ساختار مالی (Banking sector, Capital markets) بر دقت پیش‌بینی
  • 29. تأثیر سطح توسعه مالی (Financial Development) بر ترکیب مدل‌ها
  • 30. تفاوتات بین اقتصاد‌های پیشرفته و در حال توسعه در ترکیب مدل‌ها
  • 31. پیش‌بینی تورم در اقتصاد‌های با تورم بالا (Hyperinflation) versus تورم کم
  • 32. پیش‌بینی تورم در اقتصاد‌های با تورم متغیر (Volatile)
  • 33. تأثیر سیاست‌های نقدی و مالی بر ترکیب پیش‌بینی‌ها
  • 34. به‌روزرسانی مستمر (Online Updating) برای مدل‌های ترکیبی
  • 35. بهینه‌سازی پارامترهای ترکیبی با الگوریتم‌های گرادی (Gradient Descent)
  • 36. ارزیابی عملکرد مدل‌ها در شرایط بحرانی (Crises, Pandemics)
  • 37. مقایسه نتایج مدل‌های ترکیبی با مدل‌های تک‌نفره (Single‑model) در مطالعات موردی
  • 38. استفاده از داده‌های تاریخی برای آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های ترکیبی
  • 39. درک‌وتنی (Bias Correction) در ترکیب پیش‌بینی‌ها
  • 40. تأثیر طول تاریخ داده‌های ورودی بر دقت پیش‌بینی
  • 41. Feature Engineering برای داده‌های تورمی (شاخص‌های مالی، قیمت)
  • 42. مدل‌های ترکیبی با داده‌های چندمتغیره (Multivariate) – تورم + رشد اقتصادی + بهره‌وری
  • 43. تحلیل کامونتو (Cointegration) برای ترکیب متغیرهای تورمی
  • 44. VAR (Vector Autoregression) برای پیش‌بینی تورم در چارچوب چندمتغیره
  • 45. ترکیب VAR با مدل‌های احتمالی برای شبیه‌سازی توزیع
  • 46. Bayesian Model Averaging (BMA) در ترکیب
  • 47. ارزیابی و انتخاب مدل‌های BMA بر پایهٔ posterior probabilities
  • 48. دمب (Bagging) برای کاهش نوسان ترکیب
  • 49. AdaBoost برای ترکیب پیش‌بینی‌های تورمی
  • 50. Boosting با مدل‌های احتمالی
  • 51. تأثیر زمان‌بندی پیش‌بینی (Short‑term vs Long‑term) بر ترکیب
  • 52. پیش‌بینی تورم ماهانه، فصلی و سالانه با ترکیب مدل‌ها
  • 53. داده‌های فضا‑زمان (Spatial‑Temporal) برای ترکیب در سطوح مختلف (Regional)
  • 54. مدل‌های فضایی (Spatial) برای ترکیب پیش‌بینی‌ها در مناطق مختلف
  • 55. ترکیب مدل‌های سطحی/فضایی با مدل‌های مالی برای بهبود دقت
  • 56. استفاده از ابزارهای نرم‌افزاری (R, Python) برای پیاده‌سازی مدل‌های ترکیبی
  • 57. تست‌های آماری برای مقایسهٔ مدل‌های ترکیبی (Diebold‑Mariano test)
  • 58. نمایش و گزارش‌گیری نتایج ترکیب (Visualization, Dashboard)
  • 59. ارزیابی هزینه‑سازماني (Cost‑Benefit) از دقت پیش‌بینی در تصمیم‌گیری
  • 60. تطبيق‌های عملی: پیش‌بینی تورم ترکیبی در برنامه‌ریزی مالی، سرمایه‌گذاری، سیاست‌گذاری
  • 61. مثال‌های کاربردی: ترکیب پیش‌بینی تورم در اقتصاد‌های در حال توسعه
  • 62. مثال‌های کاربردی: ترکیب پیش‌بینی تورم در اقتصاد‌های پیشرفته
  • 63. محدودیت‌های مدل‌های ترکیبی و چالش‌های پژوهشی
  • 64. بهبود مستمر و به‌روزرسانی مدل‌های ترکیبی در محیط عملی
  • 65. معیارهای انتخاب وزن‌ها در ترکیب مدل‌ها (Optimality criteria)
  • 66. تصمیم‌گیری چندمعیاره برای ترکیب پیش‌بینی‌ها (MCDM)
  • 67. بازنگری و به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها در مواجهه با ساختارهای جدید اقتصادی
  • 68. اخلاق و شفافیت در ارائه پیش‌بینی‌های ترکیبی به تصمیم‌گیرندگان
  • 69. آینده‌نگری: ترکیب مدل‌های هیبریدی با هوش مصنوعی و شبیه‌سازی
  • 70. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری: بهترین روش‌های ترکیب پیش‌بینی تورم در اقتصاد‌های با سطوح مختلف توسعه مالی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.