Principles of Neural Model Identification, Selection and Adequacy: With Applications to Financial Econometrics
Achilleas Zapranis · Apostolos-Paul N. Refenes
ديسمبر 2012 · Springer Science & Business Media
كتاب إلكتروني
190
صفحة
reportلم يتم التحقّق من التقييمات والمراجعات. مزيد من المعلومات
معلومات عن هذا الكتاب الإلكتروني
Neural networks have had considerable success in a variety of disciplines including engineering, control, and financial modelling. However a major weakness is the lack of established procedures for testing mis-specified models and the statistical significance of the various parameters which have been estimated. This is particularly important in the majority of financial applications where the data generating processes are dominantly stochastic and only partially deterministic. Based on the latest, most significant developments in estimation theory, model selection and the theory of mis-specified models, this volume develops neural networks into an advanced financial econometrics tool for non-parametric modelling. It provides the theoretical framework required, and displays the efficient use of neural networks for modelling complex financial phenomena. Unlike most other books in this area, this one treats neural networks as statistical devices for non-linear, non-parametric regression analysis.
تقييم هذا الكتاب الإلكتروني
أخبرنا ما هو رأيك.
معلومات القراءة
الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية
ينبغي تثبيت تطبيق كتب Google Play لنظام التشغيل Android وiPad/iPhone. يعمل هذا التطبيق على إجراء مزامنة تلقائية مع حسابك ويتيح لك القراءة أثناء الاتصال بالإنترنت أو بلا اتصال بالإنترنت أينما كنت.
أجهزة الكمبيوتر المحمول وأجهزة الكمبيوتر
يمكنك الاستماع إلى الكتب المسموعة التي تم شراؤها على Google Play باستخدام متصفح الويب على جهاز الكمبيوتر.
أجهزة القراءة الإلكترونية والأجهزة الأخرى
للقراءة على أجهزة الحبر الإلكتروني، مثل أجهزة القارئ الإلكتروني Kobo، عليك تنزيل ملف ونقله إلى جهازك. يُرجى اتّباع التعليمات المفصّلة في مركز المساعدة لتتمكّن من نقل الملفات إلى أجهزة القارئ الإلكتروني المتوافقة.
