Principles of Neural Model Identification, Selection and Adequacy: With Applications to Financial Econometrics (Perspectives in Neural Computing)
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Beschreibung
"Principles of Neural Model Identification, Selection and Adequacy: With Applications to Financial Econometrics" von N. Refenes und Apostolos-Paul ist ein Fachbuch, das sich mit der Anwendung neuronaler Netzwerke in der Finanzökonometrie beschäftigt. Es bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien der Identifikation, Auswahl und Bewertung von Modellen im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendung dieser Modelle zur Lösung komplexer Probleme in den Finanzmärkten. Das Buch behandelt theoretische Grundlagen sowie praktische Methoden zur Modellierung finanzieller Daten mit neuronalen Netzwerken. Es erklärt die Prozesse der Modellauswahl und -bewertung und hebt die Bedeutung der Modelladäquanz hervor. Durch zahlreiche Beispiele und Anwendungen wird gezeigt, wie diese Techniken genutzt werden können, um Vorhersagen zu treffen und finanzielle Entscheidungen zu unterstützen. Insgesamt richtet sich das Buch an Wissenschaftler, Praktiker und Studierende im Bereich Finanzökonometrie, die daran interessiert sind, moderne Techniken des maschinellen Lernens zur Analyse finanzieller Daten anzuwenden.
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