Data Science for Financial Econometrics (Studies in Computational Intelligence, 898, Band 898)
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Beschreibung
"Data Science for Financial Econometrics" von Nguyen Duc Trung ist ein umfassendes Werk, das die Anwendung von Data-Science-Methoden im Bereich der Finanzökonometrie untersucht. Das Buch gehört zur Reihe "Studies in Computational Intelligence" und bietet einen tiefgehenden Einblick in moderne Techniken und Algorithmen, die für die Analyse und Modellierung finanzieller Daten verwendet werden. Der Autor behandelt verschiedene Themen wie maschinelles Lernen, statistische Modellierung und Big Data-Technologien, die alle entscheidend sind für die Verarbeitung komplexer finanzieller Datensätze. Dazu gehören auch spezifische Anwendungen wie Risikomanagement, Vorhersagemodelle für Finanzmärkte und die Bewertung von Finanzinstrumenten. Trung legt besonderen Wert auf praxisnahe Beispiele und Fallstudien, um zu veranschaulichen, wie theoretische Konzepte in realen finanzwirtschaftlichen Szenarien angewendet werden können. Das Buch richtet sich sowohl an Forscher als auch an Praktiker im Bereich der Finanzökonometrie und bietet wertvolle Einblicke in die Schnittstelle zwischen Data Science und Finanzwesen.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 1096 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 498 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- hardcover
- 792 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 1157 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Gebunden
- 776 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Kartoniert
- 178 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Gebunden
- 688 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 514 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Gebunden
- 444 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- hardcover
- 299 Seiten
- Erschienen 2019
- Wiley
- Gebunden
- 352 Seiten
- Erschienen 2005
- Springer
- Kartoniert
- 284 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- Gebundene Ausgabe -
- Erschienen 2020
- Uhlenbruch
- Gebunden
- 347 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- hardcover
- 649 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 302 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Gebunden
- 338 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- Hardcover
- 456 Seiten
- Erschienen 2000
- Wiley-Interscience


