Курс «Анализ временных рядов и прогнозирование в IBM SPSS Statistics»

Опубликовал: pvi777 в категорию Магазин on-line курсов - Дата добавления: 16.12.2018, 18:13


Описание курса

Целевая аудитрия: «Практика разработки скоринговых моделей в IBM SPSS Statistics» для менеджеров по кредитным рискам, менеджеров по кредитному скорингу, руководителей управлений рисками в сфере финансов, банковской сфере, розничной торговле, страховании, телекоммуникациях.

Цель изучения курса «Практика разработки скоринговых моделей в IBM SPSS Statistics» - получить необходимые знания для планирования, разработки, внедрения и поддержки скоринговых карт внутри организации.

Прохождение курса позволит Вам:

  • получить знания о пошаговом алгоритме построения скоринговых моделей, включая этапы подготовки данных, их диагностики и валидации;
  • самостоятельно строить и применять собственные, ориентированные под специфику Ваших клиентов, скоринговые модели;
  • минимизировать затраты на приобретение готовых скоринговых систем;
  • снизить риски, связанные с раскрытием конфиденциальных данных заемщиков, которые возникают при внедрении готовых систем.

Объем курса: 24 ак.часа (общая продолжительность видео лекции более 12 астрономических часов) 

Ссылка на портал курса (доступ к материалам курса открывается после оформления заказа и его оплаты).

Программа курса:

Тема 1.  Введение в анализ временных рядов и прогнозирование (продолжительность видео лекции 45 минут)

  • Понятие временного ряда
  • Виды временных рядов
  • Временные параметры прогноза
  • Виды прогнозов
  • Требования к данным для построения прогноза
  • Основные этапы прогнозирования
  • Этапы построения прогноза
  • Компоненты временных рядов
  • Модели временных рядов
  • Подходы к анализу временных рядов

Тема 2.  Организация и подготовка данных временных рядов (продолжительность видео лекции 1 час 10 минут)

  • Задание числовых переменных дат и времени
  • Конструктор дат и времени
  • Формирование переменной даты/времени из текстовой переменной
  • Формирование переменной даты/времени из набора переменных
  • Сложение и вычитание для переменных дат/времени и продолжительности
  • Вычисление продолжительности времени между двумя датами
  • Вычисление разности между двумя переменными продолжительности
  • Преобразование временных рядов
  • Задание переменных дат
  • Особенности переменных дат
  • Создание переменных функций временного ряда
  • Функции преобразования временных рядов
  • Замена пропущенных значений
  • Расчет лаговых переменных
  • Функции дат/времени при вычислении переменных

Тема 3. Первичный анализ временного ряда (продолжительность видео лекции 1 час 25 минут)

  • Основные характеристики временного ряда
  • Графический анализ временного ряда
  • Среднее значение и дисперсия временного ряда
  • Показатели изменения уровней временного ряда
  • Процедура Диаграмма последовательностей
  • Виды тенденции во временном ряду
  • Подходы к выявлению тенденции во временном ряду
  • Выявление тенденции средней с помощью t-критерия
  • Выявление тенденции дисперсии с помощью F-критерия
  • Критерий серий для выявления тенденции
  • Автокорреляционная функция
  • Частная автокорреляционная функция
  • Процедура Автокорреляции
  • Процедура Кросс-корреляции
  • Простейшие методы прогнозирования

Тема 4. Моделирование тенденции во временном ряду (продолжительность видео лекции 1 час 5 минут)

  • Методы моделирования тенденции
  • Этапы построения прогноза по кривым роста
  • Основные типы кривых роста
  • Линейный тренд и его свойства
  • Параболический тренд и его свойства
  • Кубический тренд и его свойства
  • Логарифмический тренд и его свойства
  • Гиперболический тренд и его свойства
  • Степенной тренд и его свойства
  • Показательный тренд и его свойства
  • Экспоненциальный тренд и его свойства
  • Логистический тренд и его свойства
  • Процедура Подгонка кривых и ее параметры
  • Результаты процедуры Подгонка кривых
  • Оценка качества подгонки кривых роста
  • Методы выбора кривых роста 

Тема 5. Оценка адекватности и точности прогнозных моделей (продолжительность видео лекции 1 час)

  • Разбиение ряда на оцениваемую и прогнозируемую части
  • Требования к остаткам модели
  • Проверка нормальности распределения остатков
  • Проверка независимости остатков
  • Показатели точности модели
  • Средняя квадратическая ошибка
  • Средняя абсолютная ошибка
  • Средняя относительная ошибка
  • Построение точечного и интервального прогноза

Тема 6. Анализ временных рядов с периодической составляющей (продолжительность видео лекции 2 часа 5 минут)

  • Виды колебаний во временных рядах
  • Подходы к моделированию сезонной компоненты
  • Индексы сезонности
  • Аддитивная модель с сезонностью без тренда
  • Мультипликативная модель с сезонностью без тренда
  • Сезонная декомпозиция временного ряда
  • Процедура Сезонная декомпозиция
  • Алгоритм метода сезонной декомпозиции
  • Результаты процедуры Сезонная декомпозиция
  • Спектральный анализ Периодограмма и спектральная плотность
  • Процедура Графики спектров
  • Кросс-спектральный анализ
  • Фиктивные переменные для моделирования сезонности

Тема 7. Адаптивные модели прогнозирования (продолжительность видео лекции 1 час 35 минут)

  • Сущность адаптивных методов прогнозирования
  • Особенности адаптивных методов прогнозирования
  • Основные виды адаптивных моделей прогнозирования
  • Модель простого экспоненциального сглаживания
  • Выбор параметра адаптации
  • Мастер моделей временных рядов
  • Вывод статистик прогнозной модели
  • Вывод графиков прогнозных моделей
  • Вывод наилучших и наихудших прогнозных моделей
  • Сохранение предсказанных значений и остатков
  • Задание параметров построения прогноза
  • Модель с демпфированным трендом
  • Модель Хольта с линейным трендом
  • Модель Брауна  с линейным трендом
  • Простая сезонная модель
  • Модель Уинтерса с линейным трендом и аддитивной сезонностью
  • Модель Хольта-Уинтерса с линейным трендом и мультипликативной сезонностью

Тема 8. Модели стационарных временных рядов (продолжительность видео лекции 1 час 35 минут)

  • Понятие стационарного временного ряда
  • Основные характеристики стационарных временных рядов
  • Свойства автокорреляционной функции стационарного временного ряда
  • Приведение временного ряда к стационарному
  • Понятие «белого шума»
  • Классификация моделей стационарных временных рядов
  • Модель авторегрессии первого порядка
  • Модель авторегрессии второго порядка
  • Модель скользящего среднего первого порядка
  • Модель скользящего среднего второго порядка
  • Смешанные модели авторегрессии скользящего среднего
  • Модель авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего
  • Сезонная модель Бокса-Дженкинса
  • Построение моделей стационарных временных рядов
  • Методика построения стационарных временных рядов
  • Статистика Бокса-Льюнга
  • Коэффициент детерминации для стационарных моделей
  • Настройка автоматического обнаружения выбросов при построении моделей
  • Эксперт построения моделей
  • Процедура Применить модели временных рядов
  • Задание независимых переменных в моделях стационарных временных рядов

  • Теги:

Комментарии:


Оставить комментарий

Вход на сайт

Информация о проекте

Настоящий сайт представляет собой информационный портал, содержащий материалы по проблеме бизнес-аналитики, раскрывающие особенности использования современных подходов и методов анализа и обработки данных, что в условиях современной информатизации общества представляется весьма актуальным при исследовании различных проблем социально-экономического характера.
Настоящий портал содержит материалы познавательного, учебно-методического и научно-исследовательского характера, демонстрирующие современное состояние развития проблемы бизнес-аналитики, проблемы анализа и обработки данных. Особое внимание на страницах сайта уделено методическому и аналитическому инструментарию рассматриваемых проблем. Наряду с теоретическими и аналитическими материалами сайт содержит пакеты программных продуктов, представляющих собой прикладной инструментарий, способный автоматизировать научно-практические исследования в области бизнес-аналитики и бизнес-статистики.

Контакты