| Título : |
Econometrics for Financial Applications |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Anh, Ly H., ; Dong, Le Si, ; Kreinovich, Vladik, ; Thach, Nguyen Ngoc, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2018 |
| Número de páginas: |
XIII, 1081 p. 176 ilustraciones |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-73150-6 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Econometría |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| Resumen: |
Este libro aborda tanto los desarrollos teóricos como las aplicaciones prácticas de las técnicas econométricas a los problemas relacionados con las finanzas. Incluye resultados editados seleccionados de la Conferencia Econométrica Internacional de Vietnam (ECONVN2018), celebrada en la Universidad Bancaria de Ciudad Ho Chi Minh, Vietnam, del 15 al 16 de enero de 2018. La econometría es una rama de la economía que utiliza métodos matemáticos (especialmente estadísticos) para analizar los sistemas económicos, pronosticar la dinámica económica y financiera y desarrollar estrategias para lograr un rendimiento económico deseable. Una parte extremadamente importante de la economía son las finanzas: una crisis financiera puede paralizar toda la economía y, viceversa, una política financiera inteligente puede impulsar drásticamente el desarrollo económico. Por lo tanto, es crucial poder aplicar las técnicas matemáticas de la econometría a los problemas financieros. Estas aplicaciones son un campo en crecimiento, con muchos resultados interesantes y un número aún mayor de desafíos y problemas abiertos. |
| Nota de contenido: |
Testing, Prediction, and Cause in Econometric Models -- Information Criteria for Statistical Modeling in Data-Rich Era -- An invitation to quantum econometrics -- GL+ and GL- Regressions -- What If We Do Not Know Correlations? -- Markowitz Portfolio Theory Helps Decrease Medicines' Side Effect and Speed Up Machine Learning. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Econometrics for Financial Applications [documento electrónico] / Anh, Ly H., ; Dong, Le Si, ; Kreinovich, Vladik, ; Thach, Nguyen Ngoc, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XIII, 1081 p. 176 ilustraciones. ISBN : 978-3-319-73150-6 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Econometría |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| Resumen: |
Este libro aborda tanto los desarrollos teóricos como las aplicaciones prácticas de las técnicas econométricas a los problemas relacionados con las finanzas. Incluye resultados editados seleccionados de la Conferencia Econométrica Internacional de Vietnam (ECONVN2018), celebrada en la Universidad Bancaria de Ciudad Ho Chi Minh, Vietnam, del 15 al 16 de enero de 2018. La econometría es una rama de la economía que utiliza métodos matemáticos (especialmente estadísticos) para analizar los sistemas económicos, pronosticar la dinámica económica y financiera y desarrollar estrategias para lograr un rendimiento económico deseable. Una parte extremadamente importante de la economía son las finanzas: una crisis financiera puede paralizar toda la economía y, viceversa, una política financiera inteligente puede impulsar drásticamente el desarrollo económico. Por lo tanto, es crucial poder aplicar las técnicas matemáticas de la econometría a los problemas financieros. Estas aplicaciones son un campo en crecimiento, con muchos resultados interesantes y un número aún mayor de desafíos y problemas abiertos. |
| Nota de contenido: |
Testing, Prediction, and Cause in Econometric Models -- Information Criteria for Statistical Modeling in Data-Rich Era -- An invitation to quantum econometrics -- GL+ and GL- Regressions -- What If We Do Not Know Correlations? -- Markowitz Portfolio Theory Helps Decrease Medicines' Side Effect and Speed Up Machine Learning. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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