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Herausgeber: 
  • Vladik Kreinovich
  • Nguyen Ngoc Thach
  • Nguyen Duc Trung
  • Data Science for Financial Econometrics 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   i.d.R. innert 5-10 Tagen versandfertig
    Veröffentlichung:  November 2021  
    Genre:  Naturwissensch., Medizin, Technik 
     
    ComputationalIntelligence / DataScience / Datenbanken / Datenmanagement / Econometrics / EconomicDataAnalysis / ECONVN / IntelligentSystems / Künstliche Intelligenz (KI)
    ISBN:  9783030488550 
    EAN-Code: 
    9783030488550 
    Verlag:  Springer 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  English  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 155 mm / D 35 mm 
    Gewicht:  961 gr 
    Seiten:  644 
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    Inhalt:
    This book offers an overview of state-of-the-art econometric techniques, with a special emphasis on financial econometrics. There is a major need for such techniques, since the traditional way of designing mathematical models - based on researchers' insights - can no longer keep pace with the ever-increasing data flow. To catch up, many application areas have begun relying on data science, i.e., on techniques for extracting models from data, such as data mining, machine learning, and innovative statistics. In terms of capitalizing on data science, many application areas are way ahead of economics. To close this gap, the book provides examples of how data science techniques can be used in economics. Corresponding techniques range from almost traditional statistics to promising novel ideas such as quantum econometrics. Given its scope, the book will appeal to students and researchers interested in state-of-the-art developments, and to practitioners interested in using data science techniques.

      



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