Principles of Neural Model Identification, Selection and Adequacy: With Applications to Financial Econometrics
Achilleas Zapranis · Apostolos-Paul N. Refenes
дек. 2012 г. · Springer Science & Business Media
Электронная книга
190
Количество страниц
reportОценки и отзывы не проверены. Подробнее…
Об электронной книге
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.
Оцените электронную книгу
Поделитесь с нами своим мнением.
Где читать книги
Смартфоны и планшеты
Установите приложение Google Play Книги для Android или iPad/iPhone. Оно синхронизируется с вашим аккаунтом автоматически, и вы сможете читать любимые книги онлайн и офлайн где угодно.
Ноутбуки и настольные компьютеры
Слушайте аудиокниги из Google Play в веб-браузере на компьютере.
Устройства для чтения книг
Чтобы открыть книгу на таком устройстве для чтения, как Kobo, скачайте файл и добавьте его на устройство. Подробные инструкции можно найти в Справочном центре.
