فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌سازی جامع و پیشرفته ریسک‌های چندمتغیره: رویکرد Multivariate eGPD با یادگیری عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی جامع و پیشرفته ریسک‌های چندمتغیره: رویکرد Multivariate eGPD با یادگیری عمیق

موضوع کلی: مدل‌سازی آماری پیشرفته برای تحلیل ریسک

موضوع میانی: مدل‌سازی جامع و مشترک ارزش‌های حدی چندمتغیره (از پایین تا بالا)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل ریسک و مدل‌سازی آماری
• 2. مفاهیم اولیه ارزش‌های حدی (Extreme Values)
• 3. توزیع‌های حدی: Gumbel, Frechet, Weibull
• 4. روش‌های استخراج داده‌های حدی: POT و Block Maxima
• 5. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی چندمتغیره
• 6. اهمیت مدل‌سازی چندمتغیره در تحلیل ریسک
• 7. مشکلات مدل‌سازی تک‌متغیره در شرایط چندمتغیره
• 8. همبستگی و وابستگی در داده‌های چندمتغیره
• 9. مبانی نظری توزیع‌های Copula
• 10. انواع Copula و کاربردهای آن‌ها
• 11. انتخاب و ارزیابی Copula مناسب
• 12. مقدمه‌ای بر توزیع Pareto تعمیم‌یافته (GPD)
• 13. ویژگی‌ها و مزایای GPD
• 14. برآورد پارامترهای GPD (روش‌های مختلف)
• 15. آزمون نیکویی برازش GPD
• 16. کاربرد GPD در مدل‌سازی مقادیر حدی
• 17. مبانی توزیع‌های چندمتغیره
• 18. توزیع‌های چندمتغیره رایج (نرمال، t، ...)
• 19. مدل‌سازی وابستگی با استفاده از Copula
• 20. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی eGPD (Extended Generalized Pareto Distribution)
• 21. ساختار و فرمول‌بندی eGPD
• 22. مزایای استفاده از eGPD
• 23. مدل‌سازی مقادیر حدی پایین با eGPD
• 24. مدل‌سازی مقادیر حدی بالا با eGPD
• 25. مدل‌سازی مشترک مقادیر حدی بالا و پایین
• 26. معرفی Multivariate eGPD
• 27. ساختار Multivariate eGPD
• 28. پارامترهای Multivariate eGPD و تفسیر آن‌ها
• 29. برآورد پارامترهای Multivariate eGPD
• 30. روش‌های تخمین پارامتر: Maximum Likelihood
• 31. آزمون نیکویی برازش برای Multivariate eGPD
• 32. انتخاب آستانه در مدل‌سازی حدی
• 33. تاثیر انتخاب آستانه بر نتایج
• 34. روش‌های انتخاب بهینه آستانه
• 35. تخمین فواصل اطمینان برای پارامترها
• 36. ارزیابی مدل‌های Multivariate eGPD
• 37. شاخص‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
• 38. آزمون‌های مقایسه مدل‌ها
• 39. پیاده‌سازی Multivariate eGPD در نرم‌افزارهای آماری
• 40. معرفی بسته‌های نرم‌افزاری مرتبط (R, Python)
• 41. مثال‌های کاربردی با Multivariate eGPD
• 42. کاربرد Multivariate eGPD در تحلیل ریسک مالی
• 43. مدل‌سازی ریسک بازار با Multivariate eGPD
• 44. مدل‌سازی ریسک اعتباری با Multivariate eGPD
• 45. کاربرد Multivariate eGPD در تحلیل ریسک بیمه
• 46. مدل‌سازی خسارات بزرگ با Multivariate eGPD
• 47. کاربرد Multivariate eGPD در علوم محیطی
• 48. مدل‌سازی سیل و طوفان با Multivariate eGPD
• 49. مدل‌سازی دما و آلودگی با Multivariate eGPD
• 50. مدل‌سازی مشترک متغیرهای حدی با استفاده از Copula و GPD
• 51. ترکیب Copula و GPD در مدل‌سازی چندمتغیره
• 52. انتخاب Copula مناسب برای Multivariate eGPD
• 53. پیاده‌سازی ترکیبی Copula و GPD
• 54. کاربردهای پیشرفته Multivariate eGPD
• 55. تحلیل حساسیت پارامترها در Multivariate eGPD
• 56. مدل‌سازی زمانی داده‌های حدی با Multivariate eGPD
• 57. اصول اولیه یادگیری عمیق
• 58. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
• 59. یادگیری عمیق و کاربردهای آن در آمار
• 60. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs)
• 61. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 62. کاربرد یادگیری عمیق در مدل‌سازی آماری
• 63. یادگیری عمیق برای تخمین پارامترها
• 64. یادگیری عمیق برای انتخاب مدل
• 65. یادگیری عمیق برای پیش‌بینی ارزش‌های حدی
• 66. ادغام Multivariate eGPD و یادگیری عمیق
• 67. استفاده از شبکه‌های عصبی برای بهبود تخمین پارامترهای eGPD
• 68. استفاده از یادگیری عمیق برای پیش‌بینی ریسک‌های چندمتغیره
• 69. مدل‌سازی با داده‌های بزرگ (Big Data)
• 70. مدیریت و پیش‌پردازش داده‌های بزرگ
• 71. روش‌های موازی‌سازی محاسبات
• 72. بهبود عملکرد Multivariate eGPD با استفاده از یادگیری عمیق
• 73. استفاده از معماری‌های پیشرفته شبکه عصبی
• 74. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های حدی
• 75. تکنیک‌های regularization و dropout
• 76. تکنیک‌های بهینه‌سازی پیشرفته
• 77. مدل‌های ترکیبی: Multivariate eGPD و سایر مدل‌ها
• 78. ترکیب Multivariate eGPD با مدل‌های سری زمانی
• 79. ترکیب Multivariate eGPD با مدل‌های رگرسیونی
• 80. کاربرد Multivariate eGPD در مدیریت سبد دارایی
• 81. بهینه‌سازی سبد دارایی با استفاده از مدل‌سازی حدی
• 82. محاسبه ارزش در معرض ریسک (VaR) با Multivariate eGPD
• 83. محاسبه زیان مورد انتظار (ES) با Multivariate eGPD
• 84. شبیه‌سازی مونت‌کارلو با Multivariate eGPD
• 85. تحلیل سناریو با Multivariate eGPD
• 86. اعتبارسنجی مدل و آزمون‌های robustness
• 87. مدلسازی عدم قطعیت
• 88. آنالیز حساسیت پیشرفته
• 89. مطالعه موردی: تحلیل ریسک بازار سهام با استفاده از Multivariate eGPD و یادگیری عمیق
• 90. مطالعه موردی: تحلیل ریسک اعتباری با Multivariate eGPD و یادگیری عمیق
• 91. مطالعه موردی: مدل‌سازی خسارات بیمه با Multivariate eGPD و یادگیری عمیق
• 92. مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا
• 93. مدل‌سازی داده‌های نامتعادل
• 94. مدل‌سازی با داده‌های گم‌شده
• 95. ملاحظات اخلاقی در تحلیل ریسک
• 96. آینده Multivariate eGPD و یادگیری عمیق در تحلیل ریسک
• 97. نرم‌افزارهای پیشرفته برای Multivariate eGPD و یادگیری عمیق
• 98. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
• 99. پرسش و پاسخ
• 100. منابع و مراجع