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

Achilleas Zapranis · Apostolos-Paul N. Refenes

ডিসে ২০১২ · Springer Science & Business Media

ই-বুক

190

পৃষ্ঠা

রেটিং ও রিভিউ যাচাই করা হয়নি আরও জানুন

এই ই-বুকের বিষয়ে

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.

ই-বুকে রেটিং দিন

আপনার মতামত জানান।

পঠন তথ্য

স্মার্টফোন এবং ট্যাবলেট

Android এবং iPad/iPhone এর জন্য Google Play বই অ্যাপ ইনস্টল করুন। এটি আপনার অ্যাকাউন্টের সাথে অটোমেটিক সিঙ্ক হয় ও আপনি অনলাইন বা অফলাইন যাই থাকুন না কেন আপনাকে পড়তে দেয়।

ল্যাপটপ ও কম্পিউটার

Google Play থেকে কেনা অডিওবুক আপনি কম্পিউটারের ওয়েব ব্রাউজারে শুনতে পারেন।

eReader এবং অন্যান্য ডিভাইস

Kobo eReaders-এর মতো e-ink ডিভাইসে পড়তে, আপনাকে একটি ফাইল ডাউনলোড ও আপনার ডিভাইসে ট্রান্সফার করতে হবে। ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্যে তৈরি সহায়তা কেন্দ্রতে দেওয়া নির্দেশাবলী অনুসরণ করে যেসব eReader-এ ফাইল পড়া যাবে সেখানে ট্রান্সফার করুন।

বেআইনি কন্টেন্ট সম্পর্কে অভিযোগ জানান