اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل دینامیک تجارت بین‌المللی با استفاده از مدل‌های تنسوری بیزی و تجزیه با رتبه پایین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل دینامیک تجارت بین‌المللی با استفاده از مدل‌های تنسوری بیزی و تجزیه با رتبه پایین

موضوع کلی: مدل‌سازی سری‌های زمانی چندبعدی و اقتصادسنجی

موضوع میانی: مدل‌های خودرگرسیو تنسوری بیزی با نوسانات تصادفی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و پیش‌زمینه‌ها:
• 2. مقدمه به سری‌های زمانی چندبعدی و اهمیت آن‌ها در اقتصاد
• 3. مقدمه به تحلیل دینامیک تجارت بین‌المللی
• 4. مروری بر مفاهیم تنسور و جبر تنسوری
• 5. ماتریس‌ها و تنسورها: مفاهیم پایه و عملیات
• 6. آشنایی با مدل‌های خودرگرسیو (AR)
• 7. مدل‌های خودرگرسیو برداری (VAR) و کاربردهای آن‌ها
• 8. محدودیت‌های مدل‌های VAR در داده‌های بزرگ و چندبعدی
• 9. معرفی مدل‌های بیزی و استنباط بیزی
• 10. توزیع‌های پیشین (Prior) در مدل‌های بیزی: انواع و انتخاب آن‌ها
• 11. توزیع پسین (Posterior) و استنباط در مدل‌های بیزی
• 12. معرفی نرم‌افزارهای آماری برای مدل‌سازی بیزی
• 13. آشنایی با روش‌های نمونه‌گیری از توزیع پسین
• 14. مفاهیم اساسی نوسانات تصادفی (Stochastic Volatility)
• 15. اهمیت مدل‌سازی نوسانات در سری‌های زمانی مالی
• 16. مقدمه به روش‌های تجزیه با رتبه پایین (Low-Rank Decomposition)
• 17. کاربردهای تجزیه با رتبه پایین در کاهش ابعاد داده
• 18. معرفی مدل‌های تنسوری و مزایای آن‌ها
• 19. مدل‌سازی سری‌های زمانی با استفاده از تنسورها: یک رویکرد جدید
• 20. مدل‌های خودرگرسیو تنسوری (TAR) و بیزی:
• 21. مدل خودرگرسیو تنسوری (TAR): معرفی و فرمول‌بندی
• 22. مقایسه مدل‌های TAR با مدل‌های VAR
• 23. مزایای مدل‌های TAR در مدل‌سازی سری‌های زمانی چندبعدی
• 24. معرفی مدل خودرگرسیو تنسوری بیزی (BTAR)
• 25. فرمول‌بندی مدل BTAR و اجزای آن
• 26. توزیع‌های پیشین مناسب برای ضرایب تنسوری
• 27. استنباط بیزی در مدل‌های BTAR
• 28. محاسبه توزیع پسین در مدل‌های BTAR
• 29. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع پسین در BTAR
• 30. بررسی همگرایی زنجیره‌های مارکوف مونت‌کارلو (MCMC)
• 31. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی در MCMC
• 32. ارزیابی مدل‌های BTAR: معیارهای ارزیابی و مقایسه
• 33. انتخاب مدل و مقایسه مدل‌ها در BTAR
• 34. پیاده‌سازی مدل BTAR با استفاده از نرم‌افزارهای آماری
• 35. تفسیر ضرایب تنسوری در مدل BTAR
• 36. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های BTAR
• 37. ارزیابی دقت پیش‌بینی مدل‌های BTAR
• 38. کاربردهای مدل‌های BTAR در حوزه‌های مختلف
• 39. مدل‌های خودرگرسیو تنسوری بیزی با نوسانات تصادفی (BTAR-SV):
• 40. معرفی مدل BTAR با نوسانات تصادفی (BTAR-SV)
• 41. ادغام نوسانات تصادفی در مدل‌های BTAR
• 42. فرمول‌بندی مدل BTAR-SV
• 43. مدل‌سازی نوسانات در ضرایب تنسوری
• 44. توزیع‌های پیشین برای پارامترهای نوسانات
• 45. استنباط بیزی در مدل‌های BTAR-SV
• 46. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع پسین در BTAR-SV
• 47. پیاده‌سازی مدل BTAR-SV با استفاده از نرم‌افزارهای آماری
• 48. مدل‌سازی ماتریس واریانس-کوواریانس در BTAR-SV
• 49. مدل‌سازی نوسانات در سطح هر عنصر تنسور
• 50. مدل‌سازی نوسانات با استفاده از فرایند‌های خودرگرسیو
• 51. ارزیابی و مقایسه مدل‌های BTAR-SV
• 52. تفسیر نتایج مدل‌های BTAR-SV
• 53. مقایسه عملکرد BTAR-SV با سایر مدل‌ها
• 54. کاربردهای BTAR-SV در تحلیل‌های اقتصادی
• 55. تجزیه با رتبه پایین و مدل‌سازی تنسوری:
• 56. مبانی تجزیه با رتبه پایین: SVD و روش‌های دیگر
• 57. تجزیه تنسوری: انواع و روش‌های مختلف
• 58. معرفی روش‌های تجزیه تنسوری با رتبه پایین
• 59. استفاده از تجزیه با رتبه پایین در کاهش ابعاد داده‌های تنسوری
• 60. تجزیه CP و کاربرد آن در مدل‌سازی داده‌های تنسوری
• 61. تجزیه Tucker و کاربرد آن در مدل‌سازی داده‌های تنسوری
• 62. ترکیب تجزیه با رتبه پایین و مدل‌های خودرگرسیو تنسوری
• 63. مدل‌سازی با رتبه پایین در BTAR
• 64. بهبود عملکرد BTAR با استفاده از تجزیه با رتبه پایین
• 65. بهبود پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های مبتنی بر رتبه پایین
• 66. انتخاب رتبه در تجزیه با رتبه پایین
• 67. بهینه‌سازی مدل‌های تنسوری با رتبه پایین
• 68. کاربرد تجزیه با رتبه پایین در داده‌های تجارت بین‌المللی
• 69. کاربردها و مطالعات موردی:
• 70. داده‌های تجارت بین‌المللی: معرفی و ویژگی‌ها
• 71. مدل‌سازی جریان تجارت بین‌المللی با استفاده از BTAR
• 72. تحلیل اثرات شوک‌های اقتصادی بر تجارت بین‌المللی با BTAR
• 73. پیش‌بینی حجم تجارت بین‌المللی با استفاده از BTAR
• 74. مطالعه موردی: تحلیل تجارت بین‌المللی در منطقه آسیا-اقیانوسیه
• 75. مطالعه موردی: بررسی اثرات همه‌گیری بر تجارت جهانی با استفاده از BTAR-SV
• 76. مقایسه BTAR و BTAR-SV در مدل‌سازی تجارت بین‌المللی
• 77. کاربردهای دیگر مدل‌های تنسوری در اقتصادسنجی
• 78. مدل‌سازی ریسک‌های سیستماتیک در بازارهای مالی با استفاده از BTAR
• 79. پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل‌های تنسوری
• 80. تحلیل اثرات سیاست‌های پولی بر اقتصاد جهانی با استفاده از BTAR
• 81. مطالعه موردی: بررسی تأثیر تعرفه‌ها بر تجارت بین‌المللی
• 82. مطالعه موردی: تحلیل اثرات نرخ ارز بر حجم تجارت
• 83. آینده مدل‌سازی تنسوری در اقتصاد و اقتصادسنجی
• 84. چالش‌ها و راه‌حل‌های پیش رو در مدل‌سازی تنسوری
• 85. پروژه و تمرین‌های عملی:
• 86. پیاده‌سازی یک مدل BTAR در نرم‌افزار R یا Python
• 87. پیاده‌سازی یک مدل BTAR-SV در نرم‌افزار R یا Python
• 88. تجزیه داده‌های تجارت بین‌المللی با استفاده از تجزیه CP
• 89. تجزیه داده‌های تجارت بین‌المللی با استفاده از تجزیه Tucker
• 90. انجام یک مطالعه موردی با استفاده از مدل‌های BTAR یا BTAR-SV
• 91. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف با استفاده از داده‌های واقعی
• 92. تهیه گزارش و ارائه نتایج
• 93. بررسی و رفع مشکلات در مدل‌سازی
• 94. نکات کلیدی برای اجرای موفق پروژه‌ها
• 95. ادامه مسیر و منابع تکمیلی برای یادگیری