خدمات دیتا بورس

گروه دیتا بورس مفتخر است 

در خصوص تهیه هر نوع داده برای پژوهش های شما پژوهشگران‌عزیز با شما همکاری‌نماید

تهیه داده های بورسی،

داده های محاسباتی،داده های آماری،داده های مالی ترازنامه 

سود و زیان

جریلن وجه نقد

داده های بانکی،داده های بیمه ای، داده های بین المللی،داده های پرسشنامه 

شماره تماس

۰۹۱۲۲۴۱۰۴۵۹

تلگرام

۰۹۳۵۶۲۰۱۸۷۲

 

عید نوروز مبارک باد

دیتا بورس

گروه تخصصی دینا بورس 

نوروز 97 را صمیمونه خدمت بازدیدکنندگان تبریک عرض مینماید

 

داده های مالی و اقتصادی کشور های طرف صادرات با ایران

داده های بورسی

دیتابورس

داده های مالی و اقتصادی کشور های طرف صادرات با ایران بصورت آماده برای تحلیل تهیه شده است

این داده ها شامل

صادرات gdp جمعیت، درصد بهرمندی از اینترنت ، تعرفه واردات هستش

جهت تهیه داده ها با ما تماس بگیرید

09122410459

علی نوری

09356201872:telegram

داده های عمق مالی برای داده های بورسی

وبلاگ داده های بورسیdatabourse

گروه تخصصی تحلیل و استخراج داده های بورسی

داده های عمق مالی برای داده های بورسی بصورت اماده برای تمامی بانک ها را تهیه و گرد اوری نموده است

برای دریافت داده های عمق مالی بانک ها با ما تماس بگیرید

09122410459

telegram:09356201872

علی نوری

داده های بورسی

داده های بورسی (داده های اختلاف مالیاتی)

داده های فرار مالیاتی برای شرکت های بورسی ایران

دیتابیس داده های بورسی (داده های فرار مالیاتی به روش رگرسیون لجستیک در دو روش مدل ایرانی و خارجی)

ffs  و non-ffs

این داده ها اماده و در اختیار پژوهشگران عزیز قرار خواهد گرفت

جهت سفارش داده های فرار مالیاتی به روش رگرسیون لجستیک در دو روش مدل ایرانی و خارجی)ffs  و non-ffs با ما تماس بگیرید

با نازلترین قیمت و همچنین جهت سفارش تحلیل دیتا با ما تماس بگیرید

09122410459

09356201872:telegram

علی نوری و همکاران

گروه تحلیل دیتا بورس بزرگترین و تخصصی ترین مرکز تهیه داده کشور

داده های z-score برای شرکت های بورسی ایران

دانلود داده های بورسی z-score برای شرکت های بورسی ایران

داده های اماده برای تحلیل تمامی شرکت های بورسی به صورت اماده و درخواستی با روش فالمر و آلتمن

z-altman falmer

z آلتمن  , فالمر

تماس با ما:

09122410459

09356201872:telegram

علی نوری و همکاران

گروه تحلیل دیتا بورس بزرگترین و تخصصی ترین مرکز تهیه داده کشور

تهیه انواع داده های اماری

گروه تخصصی دیتا بورس با کمال افتخار همکاری خود را در زمینه های تهیه هر نوع داده بورسی، پرسشنامه ای و مالی و ... اعلام می دارد.

همچنین گروه دیتا بورس در زمینه نرم افزار های تخصصی تحلیل آماری با تجربه بالای 15 سال در خدمت پژوهش گران عزیز می باشد.

تلگرام:09356201872

تماس:[phone]

علی نوری

داده های بورسی آماده برای تحلیل

خالص درآمدها و هزینه‌های عملیاتی	مالیات
سود سهام پرداختی	ارزش بازار به میلیون
ارزش روز	هزینه‌های مالی
درصد سهام شرکتهای بیمه و بانکها (بجز بیمه ایران و مرکزی)	دارایی‌های نامشهود سال قبل
درصد سهام نزد صندوقها (بجز صندوق بازنشستگی کشوری)	جمع کل دارایی‌ها
جمع کل بدهی‌ها	قیمت پایانی
درصد سهام نزد بیمه ایران و مرکزی	فروش صنعت
تاریخ تاسیس  سال	حسابها و اسناد پرداختنی بلند مدت
درصد سهام نزد شرکتهای سرمایه گذاری	درصد سهام نزد صندوق بازنشستگی
کارایی	تعداد سهام
درصد سهام نزد دولت	هزینه تحقیق و توسعه
سود ناویژه	سود (زیان) ویژه پس از کسر مالیات
هزینه‌های عمومی و اداری	درصد سهام نزد تامین اجتماعی
هزینه استهلاک	دارایی‌های نامشهود
فروش فرعی	جمع بدهی‌های جاری
بهای تمام شده کالای فروش رفته	خالص دارایی‌های ثابت
وجوه نقد و موجودی‌های نزد بانک‌ها	فروش
فروش سال قبل	سود (زیان) ویژه قبل از کسر مالیات
سود  پیش‌بینی	جمع دارایی‌های جاری

نحوه تهیه داده ها:

شماره تماس:[phone]

تلگرام:09356201872

علی نوری

داده های بورسی: داده های معامله با اشخاص وابسته

داده های این متغیر از روش زیر بدست می آید

داد و ستد کالا و خدمات از اشخاص وابسته تقسیم بر مجموع بهای تمام شده کالای فروش رفته کالا و خدمات شرکت

متغیرهای مورد نیاز:

بهای تمام شده کالای فروش رفته

مبلغ معامله با اشخاص وابسته

اساتید، محققین و دانشجویان عزیز در صورت نیاز به داده های معامله با اشخاص وابسته

با روش های زیر با گروه دیتا بورس تماس بگیرید.

علی نوری:09122410459

پرداخت هزینه پس از دریافت قسمتی از کار

ارایه داده های اندازه شرکت بصورت رایگان در هر کار.

telegram:09356201872

داده های بورسی خظر سقوط سهام شرکت ها

یکی از پیچیده ترین داده های تحلیل شرکت ها داده های خطر سقوط سهام می باشد.

گروه تحلیلی دیتابورس این داده های بورسی (خظر سقوط سهام) را برای شما فراهم آورده است.

برای سفارش داده های خطر سقوط سهام با روش های زیر با ما ارتباط برقرار کنید.

داده های خطر سقوط سهام

به همراه این متغیر سایر متغیر های شما را ارایه خواهیم داد.

داده های اندازه شرکت رایگان ارایه خواهد شد.

09122410459

علی نوری

09356201872:telegram

داده های کیفیت اقلام تعهدی

داده های بورسی

داده های کیفیت اقلام تعهدی به تعداد دلخواه از شرکت های بورسی مورد نیاز شما.

مفتخریم با داشتن کاملترین دیتا از داده های بورسی شما را در انجام تحقیقاتتان کمک کنیم.

علی نوری

داده های بورسی

09122410459

تلگرام ما: 09356201872

databourse.blogfa.com

داده های مدیریت سود

داده های بورسی

داده های مدیریت سود به روش کیفیت اقلام تعهدی: کیفیت اقلام تعهدی بر اساس مدل مایک نیکولز (2002)

برای تهیه داده ها با شماره های

09122410459

09386201872

telegram:09356201872

علی نوری

کاملترین دیتا بیس داده های بورسی کشور

کاملترین دیتا بیس داده های بورسی کشور

مفتخر هستیم به عنوان مجرب ترین تیم تهیه داده کشور با پروژه های شما همکاری کنیم

هدف ما ارایه اطلاعات دقیق، سریع و پیشبرد علمی کشور و کاهش هزینه های محققان عزیز می باشد.

جهت تهیه داده ها با روش های زیر با ما تماس حاصل فرمایید.

09122410459

تلگرام:09356201872

ایمیل: [e-mail]

داده های اندازه شرکت ها بصورت رایگان می باشد. حتی در صورت عدم درخواست داده های دیگر.

نمونه ای از داده های موجود:

داده های افشا اطلاعات شرکت های بورسی

داده ها رتبه بندی افشا اطلاعات

داده های کامل بودن افشا اطلاعات شرکت های بورسی

اجتناب مالیاتی

مالیات تشخیصی شرکت

مالیات ابرازی شرکت

سود(زیان) قبل از کسر مالیات

داده های افشا اطلاعات شرکت های بورسی

داده ها رتبه بندی افشا اطلاعات

داده های کامل بودن افشا اطلاعات شرکت های بورسی

اجتناب مالیاتی

مالیات تشخیصی شرکت

مالیات ابرازی شرکت

سود(زیان) قبل از کسر مالیات

داده های مبلغ مالیات شرکت های بورسی

داده های گزارشگری مالیات داده های مالیات بر درآمد شرکت های بورسی

سود خالص عملیاتی پس از کسر مالیات

میانگین موزون هزینه سرمایه

سرمایه به کار گرفته شده

سود عملیاتی

مالیات بر درآمد

هزینه بهره

سود پرداختی به سهامداران

جمع کل دارایی

جریان نقد آزاد

نسبت جاری

جریان نقد عملیاتی

جریان نقد عملیاتی

کل بدهی های شرکت

دارایی های جاری

بدهی های جاری شرکت

مسئولیت اجتماعی شامل کمکهای خیریه و عام المنفعه، اقداماتی جهت کاهش انرژی، نظام اطلاعاتی مدیریت محیط زیست، خرید و نصب تجهیزات برای جلوگیری از آلودگی محیط زیست، آموزش و رفاه و ایمنی و بهداشت کارکنان و کیفیت محصولات استفاده شده

سن شرکت

سال تاسیس شرکت

سال مالی تحت بررسی

سال ورود شرکت به بورس اوراق بهادار تهران

رتبه بندی افشاء داوطلبانه

نسبت بدهی و اهرم مالی

کل بدهی های شرکت

کل دارایی های شرکت

بدهی جاری شرکت

سطح افشا اطلاعات زیست محیطی و اجتماعی شرکت ها

مسائل محیطی

محصولات و خدمات

کارکنان

مسئولیت های اجتماعی

نسبت ارزش بازار به دفتری سرمایه

ارزش بازار حقوق صاحبان سرمایه

ارزش دفتری حقوق صاحبان سرمایه

نسبت موجودی به دارایی و نسبت حسابهای دریافتنی

موجودی مواد و کالا

کل دارایی های شرکت

حسابهای دریافتنی شرکت

اندازه شرکت

کل دارایی ها

تعداد کارکنان شرکت

ارزش بازار حقوق صاحبان سهام

رشد دارایی

دارایی سال جاری

دارایی سال گذشته شرکت

رشد فروش 

فروش سال جاری

فروش سال گذشته شرکت

ریسک سیستماتیک 

بازده سهام شرکت

بازده بازار

بازده پرتفوی بازار

نوع و ساختار بدهی 

تسهیلات مالی

کل دارایی های شرکت

بدهی بلندمدت

کل بدهی شرکت

هزینه سرمایه (مدل گوردون)

سود سهام مورد انتظار سال آتی

قیمت سهام در ابتدای سال

نرخ رشد مورد انتظار

سود پیش بینی شده هر سهم

مجموع سود خالص 5 سال اخیر

مجموع سود تقسیمی 5 سال اخیر

فروش سال جاری

فروش سال گذشته شرکت

بازده و رشد دارایی 

سود خالص پس از کسر بهره و مالیات

کل دارایی های شرکت

فروش خالص

اندازه و عمر شرکت 

کل دارایی های شرکت

سال ورود شرکت به بورس

سال مالی تحت بررسی

پیش بینی سود هر سهم توسط مدیریت

 

انتشار پیش بینی سود هر سهم توسط مدیریت

فراوانی پیش بینی سود هر سهم توسط مدیریت

دقت پیش بینی سود هر سهم توسط مدیریت

اعتبار پیش بینی سود هر سهم توسط مدیریت

سود غیرمنتظره

سود هر سهم در سال جاری

سود هر سهم در سال گذشته

شاخص های حسابرسی  عبارتند از:

تغییر حسابرس

کیفیت حسابرس

اندازه حسابرس

گزارش حسابرس

تعداد بندهای حسابرس

نوع حسابرس

اظهارنظر حسابرس

تغییر اظهارنظر حسابرس

تاخیر گزارش حسابرس

حسابرس متخصص صنعت

چرخش موسسات حسابرسی

دوره تصدی موسسه حسابرسی

حق الزحمه حسابرس

نوع گزارش حسابرس

انتخاب حسابرس

استقلال حسابرس

استقلال کمیته حسابرسی

کسری مالی 

بدهی بلندمدت

سرمایه سهام عادی شرکت

تامین مالی 

ارزش دفتری کل دارایی

وجه نقد حاصل از استقراض

وجه نقد حاصل از فروش سهام

تمامی اقلام ترازنامه ای، صورت های مالی، صورت جریان وجوه نقد

داده های بورسی nani ihd f,vsd

databourse

علی نوری

داده کاوی چیست؟

تغییر روند توجه سازمان‌ها از منابع مالی به سرمایه‌های انسانی، فراهم آمدن زمینه‌های تراکم و حتی انفجار اطلاعات از طریق فن‌آوری اطلاعات و ارتباطات در سازمان‌ها، الزام و اهمیت مدیریت دانش را بیش از گذشته به رخ کشیده است.
استخراج اطلاعات مناسب از میان انبوه داده‌ها و تبدیل آنها به دانش مورد نیاز سازمان، به‌ویژه در تصمیم‌گیری‌های سازمانی و دیدن آینده درست نیازمند استفاده از روش‌های نوین در این حوزه است. داده‌کاوی یکی از این ابزار و رویکردهاست که در فضای مدیریت دانش سازمان‌ها به کشف دانش از پایگاه داده‌ها کمک می‌کند.
مدیریت دانش
امروزه در عصر یادگیری، کارکنان از ارزشمندترین منابع سازمان به‌شمارمی‌آورند. کارکنان، حجم عظیم داده‌ها، اطلاعات و دانش سازمان را تولید کرده و به‌کار می‌بندند. از این‌رو در سازمان‌های نوین، همکاری مدیریت دانش و مدیریت منابع انسانی، به امری ضروری تبدیل شده است. مدیریت دانش، رویکردی سیستمی و یکپارچه است که تمامی دارایی‌های اطلاعاتی سازمان، اعم از: مستندات، پایگاه داده‌ها، خطی‌مشی‌ها، رویه‌ها و تجربیات کارکنان و سازمان را در برمی‌گیرد و به اشتراک می‌گذارد.
مدیریت دانش، سکوی تسهیل کننده استخراج، ذخیره‌سازی، یکپارچه سازی، انتقال، مشاهده، تجزیه و تحلیل و استفاده از دانش در سازمان است. مدیریت دانش به منظور حفظ، تجزیه و تحلیل، سازماندهی، بهبود و تسهیم تجارب کسب و کار، به‏عنوان ابزار، روش و راهبرد در سازمان به‏کارمی‌رود. در واقع، مدیریت دانش متدولوژی استخراج سیستمی و استفاده از دانش در سازمان است که از طریق همین دانش و سرمایه فکری، ثروت و ارزش می‏آفریند. در نگرش سیستمی به مدیریت دانش، سه مولفه اصلی: منابع انسانی، فرایندها و فن‌آوری دخالت و با یکدیگر همپوشانی دارند.
نسبت مدیریت دانش و داده‌کاوی
برای به‌کارگیری مدیریت دانش در سازمان، از ابزار متفاوتی استفاده می‌شود که یکی از مهم‌ترین آنها، داده‌کاوی است. هنگامی که طراحی مجدد فرآیندهای کسب و کار (BRP) مورد نظر است، داده‌کاوی به عنوان تکنیک، در خدمت مدیریت دانش قرار می‌گیرد. در هر بنگاه صنعتی، اقتصادی و تجاری نیز دانش با ارزش در مورد مشتری، محصول و بازار را می‌توان از طریق داده‌کاوی به‌دست آورد. با بزرگ‌تر شدن حجم داده‌ها و اطلاعات سازمان‌ها، اهمیت این مسئله روزبه‌روز بیشتر می‌شود. هنگامی که حجم داده‌ها زیاد است، برای مدیریت آنها از سیستم‌های پایگاه داده‌ها
(DBS/DBMS) استفاده می‌شود. در حالت زیاد بودن حجم داده‌ها، داده‌کاوی برای استخراج و به دست آوردن دانش به‌کار می‌آید. هنگامی که حجم دانش زیاد است، از سیستم مدیریت دانش (KMS) استفاده می‌شود.
داده‌کاوی
پیشینه طرح موضوع داده‌کاوی به دهه ۱۹۸۰ و به صورت جدی، به دهه ۱۹۹۰ برمی‌گردد. پیش از آن از سیستم‌های جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها و اصطلاحا لایروبی داده‌ها استفاده می‌شد، اما به مرور زمان، استخراج و کشف سریع و دقیق اطلاعات با ارزش و پنهان از پایگاه داده‌ها، به عنوان داده‌کاوی مورد توجه قرار گرفت. به این شکل بود که فرایند داده‌کاوی به عنوان فرایند آماری و تجزیه و تحلیل در فرایند کشف دانش در پایگاه داده‌ها (KDD) پررنگ شد، به حدی که گاه، داده‌کاوی (DM) به عنوان مترادف کشف دانش در پایگاه داده‌ها (KDD) مورد استفاده قرار می‌گرفت. امروزه فرآیند استخراج اطلاعات معتبر، از پیش ناشناخته، قابل فهم و قابل اعتماد از پایگاه داده‌های بزرگ و استفاده از آن در تصمیم‌گیری و در فعالیت‌های تجاری «داده‌کاوی » نامیده می‌شود.
در تعاریف متعدد و متنوع برای داده‌کاوی بر موضوعاتی نظیر: استخراج دانش کلان، کاوش در داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌ها و یافتن روابط و الگوهای مطمئن بین داده‌ها تاکید می‌شود. هدف نهایی داده‌کاوی، ایجاد سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری سازمانی است. داده‌کاوی، به استخراج اطلاعات مفید و دانش ا ز حجم زیاد داده‌ها می‌پردازد. داده‌کاوی، الگوهای حاوی اطلاعات را در داده‌های موجود جست‌وجو می‌کند. این الگوها و الگوریتم‌ها، می‌توانند توصیفی باشند، یعنی داده‌ها را توصیف کنند و یا جنبه پیش‌بینی داشته باشند، یعنی متغیرها برای پیش‌بینی ارزش‌های ناشناخته سایر متغیرها به‌کار روند. داده‌کاوی توصیفی، به دنبال یافتن اگرها در فعالیت‌ها یا اقدامات گذشته است و داده‌کاوی پیش بینانه با نگاه به سابقه، رفتار آینده را پیش‌بینی می‌کند.
داده‌کاوی چیست و چه نیست
موارد زیر در حوزه داده‌کاوی قرار می‌گیرند:
استخراج یا کاوش دانش از میان حجم عظیم داده‌ها ، استخراج اطلاعات و مدل کردن الگوهای پنهانی در میان انبوه داده‌ها، استخراج اطلاعات غیر منتظره، ناشناخته و بالقوه مفید از داده‌ها، استخراج اطلاعات یا الگوهای مفید و جالب از داده‌ها در پایگاه داده‌های بزرگ.
موارد زیر در محدوده داده‌کاوی قرار نمی‌گیرند:
انبارش داده‌ها، پردازش قیاسی داده‌ها ، سیستم‌های خبره (ES) ، فرایند تجزیه و تحلیل مستقیم ، ابزار تجزیه و تحلیل آماری ، مشاهده‌گری داده‌ها.
حوزه‌های داده‌کاوی
داده‌کاوی در سه حوزه مستقل به‌کار می‌رود و در آنها ریشه دوانده است:
۱٫ آمار کلاسیک و الگوهای آماری
۲٫ هوش مصنوعی
۳٫ یادگیری خودکار و شبکه‌های عصبی
در داده‌کاوی، هوش مصنوعی، یادگیری خودکار، تئوری پایگاه داده‌ها و علم آمار در هم آمیخته شده است. برای انجام داده‌کاوی از ابزار مختلف نظیر: تفکیک کردن، دسته‌بندی، درخت تصمیم‌گیری، تحلیل قواعد وابستگی و تحلیل خوشه‌ها و الگوریتم‌های عمومی استفاده می‌شود.
مراحل فرآیند
هدف داده‌کاوی، تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها، کشف الگوها و قواعد و الگوریتم‌ها، مدل‌سازی پیش‌بینانه و جست‌وجوی انحرافات است. برای انجام این هدف، فرآیند داده‌کاوی در جهت کشف دانش در مراحل مختلف انجام می‌شود که عبارت است از:
اولین گام در داده‌کاوی، شناسایی هدف و فهم حوزه کاربرد آن است و مشخص می‌کند که چه کاری، در چه حوزه‌ای انجام خواهد شد.
۲٫ انتخاب داده‌ها یعنی تعیین اهداف برای تجزیه و تحلیل و کشف آن
۳٫ آماده‌سازی داده‌ها شامل تمیز‌سازی داده‌ها
۴٫ اتخاذ بهترین روش داده‌کاوی برای دست‌یابی به اهداف
۵٫ اجرای داده‌کاوی یعنی به کارگیری الگوریتم
۶٫ ارزیابی و اعتبارسنجی یافته‌ها
۷٫ استفاده از نتایج و تثبیت و تحکیم دانش کشف شده
۸٫ تصمیم‌گیری براساس دانش کشف شده.
موانع و چالش‌ها
با وجود مزایای فراوان که داده‌کاوی برای مدیریت دانش سازمان‌ها و دست‌یابی به دانش برای تصمیم‌گیری سازمانی دارد، این حوزه با موانع و چالش‌هایی روبه‌روست که عبارتند از:
۱- فقدان داده برای پشتیبانی تجزیه و تحلیل
۲- قدرت محدود محاسبه برای به دست آوردن محاسبات ریاضی مورد نیاز الگوریتم‌های داده‌کاوی
۳- عدم مطلوبیت و جذابیت بیشتر الگوها
۴- خطر وجود داده‌های آلوده و کسب نتایج کاملا غلط
۵- تمرکز بیش از حد بر الگوریتم‌ها
۶- هزینه نسبتا گران سرمایه‌گذاری در همه حوزه‌ها
۷- عدم پوشش کامل همه حوزه‌ها
کاربرد داده‌کاوی
امروزه داده‌کاوی در حوزه‌های بسیار متنوع و متفاوت استفاده می‌شود:
حوزه علم: شیمی، فیزیک، داروسازی، تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی، تعیین نوع رفتار با بیماران و پیشگویی میزان موفقیت‌های اعمال پزشکی، تعیین میزان موفقیت روش‌های درمانی در برخورد با بیماری‌های سخت، بیوشیمی، حسگرهای کنترل در اقمار مصنوعی، بیوعلم شامل توصیف ژن‌ها و تقسیم‌بندی گروه پروتئین‌ها و توسعه داروها. خرده فروشی: تجزیه و تحلیل سبد خرید بازار، تعیین الگوهای خرید مشتریان.
بانکداری: پیش‌بینی الگوهای کلاهبرداری از طریق کارت‌های اعتباری، تعیین میزان استفاده از کارت‌های اعتباری براساس گروه‌های اجتماعی فروش و بازاریابی: تجزیه و تحلیل سهام و سرمایه، تعیین مشتریان وفادار، مدیریت ریسک و پیش‌بینی فروش بیمه: تجزیه و تحلیل دعاوی و پیشگویی میزان جریمه بیمه نامه‌های جدید توسط مشتریان دیگر حوزه‌ها: ورزش و سرگرمی، فضانوردی و دیگر حوزه‌های علم.

کیفیت اقلام تعهدی سرمایه در گردش

روش محاسبه کیفیت اقلام تعهدی سرمایه در گردش

کیفیت اقلام تعهدی سرمایه در گردش با روش مدل دیچو (2002) :

 WC_t = _b0 + _b1 cfo _t-1 + b₂ cfo_t + b₃ cfo_t+1+ e

 متغیرهای مورد نیاز:

وجه نقد حاصل از فعالیت های عملیاتی سال جاری

 وجه نقد حاصل از فعالیت های عملیاتی سال گذشته

 بدهی جاری سال گذشته

 وجه نقد حاصل از فعالیت های عملیاتی سال آتی

 تغییرات سرمایه در گردش

دارایی جاری سال جاری

 دارایی جاری سال گذشته

 بدهی جاری سال جاری

جهت درخواست داده با شمار زیر تماس بگیرید

 

(داده های بورسی علی نوری)09122410459

تهیه داده از پرسشنامه

گروه داده های بورسی مفتخر است اقدامات زیر را جهت تسهیل کار پژوهشگران عزیز انجام دهد.

1- تهیه و تدوین پرسشنامه در تمامی موضوعات

2-تکمیل پرسشنامه

3-غربالگری و رفع ایرادات داده های پرسشنامه های ارسالی

4 رفع ایرادات داده ها در جهت تایید فرضیه ها

5-داده کاوی

6-تجزیه و تحلیل داده ها با تمامی نرم افزار ها( spss smartpls amos lisrel minitab matlab , ....(

(داده های بورسی)

علی نوری

کاملترین دیتا بیس داده های بورسی کشور

کاملترین دیتا بیس داده های بورسی کشور

تمامی اقلام ترازنامه ای، صورت های مالی، صورت جریان وجوه نقد

داده های بورسی nani ihd f,vsd

databourse

علی نوری

آزمون F لیمر (چاو)

آزمون F لیمر (چاو)

در برآورد یک مدل که داده های آن از نوع ترکیبی هست ابتدا باید نوع الگوی براورد مشخص شود. به عبارت دیگر ابتدا باید بررسی شود که مدل م,رد بررسی در کدام طبقه pool یا panel قرار می گیرد.

در مورد داده‌های ترکیبی ابتدا آزمون  F (آزمون چاو) به منظور انتخاب شیوه تخمین مدل از بین دو راهکار Pooling وPanel  انجام می-شود. 

اولین گام در تخمین های پانل دیتا تعیین نمودن قیود وارد شده بر مدل اقتصادسنجی است. به عبارت دیگر ابتدا باید مشخص کنیم که رابطه رگرسیونی در نمونه مورد بررسی دارای عرض از مبدأهای ناهمگن و شیب همگن است یا اینکه فرضیه عرض از مبدأهای مشترک و شیب مشترک در بین مقاطع (مدل داده¬های تلفیقی)  پذیرفته می شود. بدین منظور آزمون F مورد استفاده قرار می گیرد. بر اساس این آزمون ابتدا مدل را به صورت نامقید و در حالت کلی با عرض از مبدأهای مشترک و شیب های مشترک برآورد نموده و مقدار پسماندهای رگرسیون  را محاسبه می کنیم، سپس مدل را به صورت مقیّد و با فرض عرض از مبدأهای ناهمگن در بین مقاطع و شیب های مشترک تخمین می زنیم و مقادیر پسماند مقید  را بدست می‌آوریم.

در صورتیکه مقدار F محاسبه شده از F جدول با درجات آزادی مشخص شده بزرگتر باشد فرضیه H0 مبنی بر همگنی مقاطع و عرض از مبدأهای یکسان رد میشود و لذا اثرات گروه پذیرفته شده و میبایستی عرض از مبدأهای مختلفی را در برآورد لحاظ نمود در نتیجه میتوان از روش پانل جهت برآورد استفاده کرد ولی در صورتی که فرضیه H0 پذیرفته شود به معنی یکسان بودن شیب‏ها برای مقاطع مختلف بوده و قابلیت ترکیب شدن داده ‏ها و استفاده از مدل از داده های تلفیقی مورد تأیید آماری قرار می‏ گیرد. در این آزمون با توجه به آماره F، برای تمامی مدل‏های مورد بررسی، روش داده ‏های تابلویی مورد پذیرش قرار گرفته زیرا در مدل مورد نظر این احتمال صفر شده است.

عرض از مبدأ در تمام مقاطع برابر هستند  (داده ‏های تلفیقی) : H0

   عرض از مبدأ در تمام مقاطع برابر نیستند (داده‏ های تابلویی) :H1

منبع:

کتاب اقتصاد سنجی کاربردی پانل دیتا نوشته دکتر علی فقه مجیدی و صلاح ابراهیمی

کتاب تجزیه و تحلیل آماری نوشته دکتر عباس افلاطونی

 داده های بورسی

علی نوری 09122410459

داده های بانک های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

داده های بورسی تمامی بانک های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

داده های تراز نامه ای

صورت های سود و زیان

گردش جریان وجوه نقد

سن ، تعدا سهام، چرخه عمر و ....

کاملترین دیتا بیس ممکن داده های بورسی بانک های کشور

آماده جهت وارد کردن به ایویوز بصورت پنل دیتا

بصورت کامل و داده های بورسی سفارشی

داد های بورسی

علی نوری

09122410459

 

 

کاملترین دیتا بیس داده های بورسی کشور

کاملترین دیتا بیس داده های بورسی کشور را از ما بخواهید

افشای اختیاری

آشفتگی مالی

اجتناب مالیاتی

و .....

داده های بورسی

databourse

علی نوری 09124210459

بزرگترین و مجرب ترین تیم تهیه داده کشور

مطمین ترین، سریعترین و کم هزینه ترین راه برای تهیه دقیقترین داده ها برای تحقیقات اعم از (داده های بورسی، داده های مالی، داده های پرسشنامه ای، دده های اقتصادی، داده های اجتماعی و ...

با توکل به خداوند متعال

به اطلاع بازدیدکنندگان وبلاگ می رساند

با عنایت به تجربه کاری و مراجعه بسیاری از اساتید، دانشجویان و محقیقین به این وبلاگ جهت تهیه داده

تیم تخصصی ما تبدیل به بزرگترین تیم تهیه ،تولید و تحلیل داده در کشور شده است

(دیتا بورس)مفتخر است شما را در تهیه داده برای تحقیقتان یاری رساند.

(داده های بورسی، داده های مالی، داده های اقتصادی، داده های اجتماعی و جمعیتی، تحلیل eviews, spss, databourse,stata,minitab )

دقیقترین داده های بورسی، مالی، اقتصادی و اجتماعی را با کمترین قیمت از دیتا بورس

دقیقترین داده های بورسی، مالی، اقتصادی و اجتماعی را با کمترین قیمت از دیتا بورس

دیتا بورس تهیه کننده کمیاب ترین داده های بورسی، مالی، اقتصادی و اجتماعی در کمترین زمان با کمترین هزینه

هزینه استخراج هر متغیر بین 5 تا 15 هزار بستگی به نوع داده

ارسال داده های بورسی size شرکت ها بصورت رایگان برای بازدیدکنندگان

علی نوری

داده های بورسی

روش های هماهنگی: 09122410459

[e-mail]

telegram:09356201872

 

آزمون های ریشه واحد و هم انباشتگی

ریشه واحد و هم انباشتگی

ذر زیر لیست آزمونهای ریشه واحد و هم انباشتگی خدمت بازدیدکنندگان عزیز آورده شده است:

ازمونهای ریشه واحد دیکی فولر

دیکی فولر تعمیم یافته

فیلیپس پرون

ریشه واحد برای داده های فصلی

ریشه واحد با لحاظ یک شکست ساختاری در زمان مشخص و یا زمان فرضی (زیوت اندریوز)

ریشه واحد با لحاظ دو شکست ساختاری

ازمون هم انباشتگی انگل گرانچر

جوهانسن-جوسیلیوس

ازمونهای ریشه واحد برای داده های پانل

ازمونهای هم انباشتگی برای داده های تابلویی

.....

علی نوری

داده های بورسی

روشهای آماری و اقتصادسنجی با استفاده از نرم افزار کاربردی Microfit

 روشهای آماری و اقتصادسنجی با استفاده از نرم افزار کاربردی Microfit

1. تحلیل رگرسیون خطی
2. تخمین های بازگشتی
3. رگرسیونهای غلتان
4. مدل رگرسیونهای غیر خطی
5. روش های هم انباشتگی انگل گرنجر و حداقل مربعات اصلاح شده
6. روش خود توضیح برداری با وقفه های گسترده
7. آزمون برونزائی وو-هاسمن
8. آزمون قیود عامل مشترک
9. مدل های با متغییر وابسته کیفی
10. پیش بینی بر اساس مدلهای سری زمانی
11. مدل سازی تغییر پذیری
12. مدل های خود توضیح برداری
13. روش هم انباشتگی جوهانسن-جوسیلیوس
14. معادلات رگرسیون به ظاهر نامرتبط

علی نوری

داده های بورسی

دانلود داده های آماری شرکتهای بورس اوراق بهادار تهران از 82 تا 95

داده های بورسی شرکتهای بورس اوراق بهادار تهران از 82 تا 95 را از ما بخواهید

سفارش و دریافت در اسرع وقت به صورت سفارش در هر بازه زمانی

دانلود داده های آماری شرکتهای بورسی اوراق بهادار تهران از 82 تا 95

هر نوع داده بورسی شرکتهای آماری را از این وبلاگ تهیه نمایید.

دریافت هزینه پس از اطمینان از صحت داده ها.

تهیه پرسشنامه و جمع اوری و تکمیل داده های پرسشنامه

نگارش فصل 4 پایان نامه و مشاوره و تحلیل اماری تمامی رشته ها در تمامی مقاطع.

علی نوری

ندا فرهادی

داده های بورسی

استخراج و تحویل داده های بورسی

استخراج و تحویل داده های بورسی

تحلیل دادهای شما به صورت کاملا تخصصی و حرفه ای و تضمین صحت روش ها و نتایج و دریافت هزینه پس از تأیید استاد. به صورت صد در صد تضمینی.

برای سفارش و دریافت داده های بورسی با 09122410459   تماس بگیرید

تضمین در صحیح بودن و دریافت کارمزد پس از دریافت اطلاعات و صحیح بودن انها.

علی نوری

(داده های بورسی)

جدول توزیع T ، جدول توزیع خی دو -کای اسکور- چی اسکور chi square ، جدول توزیغ نرمال، جدول توزیع f

جدول توزیع T ، جدول توزیع خی دو -کای اسکور- چی اسکور chi square ، جدول توزیغ نرمال، جدول توزیع f

https://passel.unl.edu/Image/Namuth-CovertDeana956176274/chi-sqaure%20distribution%20table.PNG

http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5470e/x5470e0u.gif

http://www.planete-libertes.info/pages/f/f-table/

http://www.chegg.com/homework-help/questions-and-answers/one-sample-t-statistic-testing-h0-20-ha-20-based-n-15-observations-value-t-257-1-degrees-f-q17754718

داده های بورسی

علی نوری

ندا فرهادی

داده های بانکی تمامی بانک ها قیمت و ارزش و حجم و ...

داده های بانکی بانک صادرات قیمت و ارزش و حجم

در جدول زیر داده های قیمت سهام ارزش و تعداد معاملات برای هر بانک دلخواه به عنوان نمونه برای بازدیدکنندگان عزیز ارسال می گردد.

تهیه داده های بورسی و پژوهشی از هر نوع

تهیه داده های پرسشنامه ای

تهیه پرسشنامه و تکمیل داده ها

تحلیل داده های پرسشنامه و فصل 4

مشاوره آماری پایان نامه در تمامی رشته های دانشگاهی در مقاطع(کارشناسی، ارشد و دکتری)

مشاوره نگارش پایان نامه در فصول اول، دوم، سوم، چهارم و پنجم پایان نامه ها در تمامی رشته های دانشگاهی در مقاطع(کارشناسی، ارشد و دکتری)

انجام کلیه خدمات بصورت تضمینیدر اسرع وقت(اخذ حق الزحمه و حق المشاوره پس از تایید) .

حق الزحمه به صورت کاملا توافقی

 

 

 

استخراج و تحویل داده های بورسی دلخواه شما

استخراج و تحویل داده های بورسی

تحلیل دادهای شما به صورت کاملا تخصصی و حرفه ای و تضمین صحت روش ها و نتایج و دریافت هزینه پس از تأیید استاد. به صورت صد در صد تضمینی.

برای سفارش و دریافت داده های بورسی با 09122410459   تماس بگیرید

تضمین در صحیح بودن و دریافت کارمزد پس از دریافت اطلاعات و صحیح بودن انها.

علی نوری

(داده های بورسی)

آزمون شاپیرو-ویلک

منبع: کتاب آموزش کاربردی SPSS نویسنده آرش حبیبی

پس از بررسی عادی یا نرمال بودن کشیدگی و یا چولگی توزیع داده‌ها، از آزمون شاپیرو-ویلک یا آزمون کولموگروف-اسمیرنوف استفاده می‌شود تا از نرمال بودن داده‌ها اطمینان حاصل گردد. هنگام بررسی نرمال بودن داده‌ها ما فرض صفر مبتنی بر اینکه توزیع داده‌ها نرمال است را در سطح خطای 5% تست می‌کنیم. بنابراین اگر آماره آزمون بزرگتر مساوی 0.05 بدست آید، در این صورت دلیلی برای رد فرض صفر مبتنی بر اینکه داده نرمال است، وجود نخواهد داشت. به عبارت دیگر توزیع داده‌ها نرمال خواهد بود. جهت انجام این دو آزمون فرمان زیر را اجرا کنید:

Analyze/Descriptive Statistics/Explore

در کادر باز شده متغیرهای موردنظر را وارد لیست Dependent list کنید و سایر جاها را خالی بگذارید.

دکمه Plots را با آرامش و بسیار آرام بفشارید .

در کادر Plots گزینه Normality plots with tests را تیک دار کنید.

با این عمل خروجی شامل جدولی تحت عنوان Tests of Normality است که به شما دو مقدار سطح معناداری را برای هر کدام از متغیر‌ها به طور مجزا می دهد. این مقادیر در تشخیص نرمال بودن داده‌ها تعیین کننده است. چنانچه سطح معناداری در آزمون Shapiro-Wilk یا آزمون کولموگروف-اسمیرنوف که در این جدول با sig. نمایش داده می شود بیشتر از 0.05 باشد می توان داده‌ها را با اطمینان بالایی نرمال فرض کرد. در غیر این صورت نمی‌توان گفت که داده ها توزیع‌شان نرمال است.

داده های بورسی

(علی نوری)