Продвинутые модели прогнозирования с Python
О чём курс
Научитесь строить сложные математические прогнозы для временных рядов, используя инструменты языка Python. Материал сфокусирован на анализе волатильности и работе со статистическими моделями для данных, которые не подчиняются стандартному нормальному распределению. Внутри — детальный разбор реализации моделей ARIMA и GARCH, позволяющих выявлять скрытые закономерности в финансовых и экономических данных.
Программа обучения
- Введение в продвинутые модели прогнозирования
- ARIMA-модели (авторегрессионные интегрированные модели скользящего среднего)
- GARCH-модели (авторегрессия условной гетероскедастичности)
- Работа с Non-Gaussian GARCH-моделями
Отзывов пока нет. Будьте первым!
Это не розничная цена — это ваш взнос в складчину. Мы собираем группу участников и делим между ними стоимость официального доступа: каждый платит только свою долю, а получает весь материал. Чем больше участников, тем меньше взнос. После того как сумма собрана, мы оформляем официальный доступ и раздаём материалы всем, кто участвовал.
Нажмите кнопку «Получить доступ» на этой странице и следуйте инструкциям. Вас переведёт на форму оплаты — доступны все современные способы (карта, СБП, электронные кошельки). После оплаты на почту придёт письмо с доступом: материалы выдаются в разделе «Мои складчины» на нашем основном сайте skladchik.org. Учтите: в России skladchik.org открывается только через ускоритель интернета (VPN) — настроить его можно за пару минут по инструкции на skladchik-kak-voiti.online.
Да, конечно. Все материалы — видео, PDF, дополнительные файлы — можно скачать к себе на компьютер и пользоваться ими сколько угодно, без ограничений по времени. Ссылки остаются активными в вашей библиотеке «Мои складчины».