مدلهای GARCH در پایتون
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
نوسان یک مفهوم اساسی در امور مالی است، به همین دلیل مدلهای GARCH در پایتون گزینه محبوبی برای پیشبینی تغییرات واریانس هستند، به ویژه هنگام کار با داده سری زمانی که وابسته به زمان هستند. این دوره به شما نشان میدهد که چگونه و چه زمانی مدلهای GARCH را پیادهسازی کنید، چگونه مفروضات مدل را مشخص نمایید و چگونه پیشبینیهای نوسان را انجام داده و عملکرد مدل را ارزیابی کنید.
با استفاده از داده دنیای واقعی، از جمله قیمتهای تاریخی سهام تسلا، مدرس به شما تجربه عملی چگونگی کمّیسازی بهتر ریسکهای پرتفوی را از طریق محاسبات ارزش در معرض خطر، کوواریانس و بتای سهام میدهد. همچنین آنچه یاد گرفتهاید را روی طیف وسیعی از داراییها از جمله سهام، شاخصها، ارزهای دیجیتال و ارز خارجی اعمال خواهید کرد که شما را برای ادامه مسیر و استفاده از مدلهای GARCH آماده میسازد.
مدلهای GARCH در پایتون
-
چرا به مدلهای GARCH نیاز داریم؟ None
-
ARCH و GARCH چه هستند؟ None
-
چگونگی پیادهسازی مدلهای GARCH در پایتون None
-
فرضیات توزیع None
-
مشخصات مدل میانگین None
-
مدلهای نوسان برای شوکهای نامتقارن None
-
پیشبینی پنجره متحرک GARCH None
-
تست معنیداری پارامترهای مدل None
-
اعتبارسنجی فرضیات مدل GARCH None
-
معیارهای برازندگی مدل None
-
بک تست مدل GARCH None
-
VaR در مدیریت ریسک مالی None
-
کوواریانس پویا در بهینهسازی پرتفوی None
-
بتای پویا در مدیریت پرتفوی None
-
تبریک! None
مشخصات آموزش
مدلهای GARCH در پایتون
- تاریخ به روز رسانی: 1404/12/10
- سطح دوره:متوسط
- تعداد درس:15
- مدت زمان :4:00:00
- حجم :238.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy