Principles of Neural Model Identification, Selection and Adequacy: With Applications to Financial Econometrics

·
· Springer Science & Business Media
ای-کتاب
190
صفحه‌ها
رده‌بندی‌ها و مرورها به‌تأیید نمی‌رسند.  بیشتر بدانید

درباره این ای-کتاب

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.

رده‌بندی این کتاب الکترونیک

نظرات خود را به ما بگویید.

اطلاعات مطالعه

تلفن هوشمند و رایانه لوحی
برنامه «کتاب‌های Google Play» را برای Android و iPad/iPhone بارگیری کنید. به‌طور خودکار با حسابتان همگام‌سازی می‌شود و به شما امکان می‌دهد هر کجا که هستید به‌صورت آنلاین یا آفلاین بخوانید.
رایانه کیفی و رایانه
با استفاده از مرورگر وب رایانه‌تان می‌توانید به کتاب‌های صوتی خریداری‌شده در Google Play گوش دهید.
eReaderها و دستگاه‌های دیگر
برای خواندن در دستگاه‌های جوهر الکترونیکی مانند کتاب‌خوان‌های الکترونیکی Kobo، باید فایل مدنظرتان را بارگیری و به دستگاه منتقل کنید. برای انتقال فایل به کتاب‌خوان‌های الکترونیکی پشتیبانی‌شده، دستورالعمل‌های کامل مرکز راهنمایی را دنبال کنید.