Autor Sriboonchitta, Songsak
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Hacer una sugerencia Refinar búsquedaPredictive Econometrics and Big Data / Kreinovich, Vladik ; Sriboonchitta, Songsak ; Chakpitak, Nopasit
Título : Predictive Econometrics and Big Data Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kreinovich, Vladik, ; Sriboonchitta, Songsak, ; Chakpitak, Nopasit, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XII, 780 p. 146 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-70942-0 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 presenta investigaciones recientes sobre econometría predictiva y big data. Reuniendo artículos editados presentados en la 11.ª Conferencia Internacional de la Sociedad Econométrica de Tailandia (TES2018), celebrada en Chiang Mai, Tailandia, del 10 al 12 de enero de 2018, se centra principalmente en las técnicas predictivas, que apuntan directamente a predecir fenómenos económicos; y técnicas de big data, que nos permiten manejar las enormes cantidades de datos generados por las computadoras modernas en un tiempo razonable. El libro también analiza las aplicaciones de técnicas estadísticas más tradicionales a problemas econométricos. La econometría es una rama de la economía que emplea métodos matemáticos (especialmente estadísticos) para analizar sistemas económicos, pronosticar dinámicas económicas y financieras y desarrollar estrategias para lograr el desempeño económico deseable. Por tanto, es importante desarrollar técnicas de procesamiento de datos que se centren explícitamente en la predicción. Cuantos más datos tengamos, mejores serán nuestras predicciones. Como tales, estas técnicas son esenciales para nuestra capacidad de procesar enormes cantidades de datos disponibles. Nota de contenido: Data in the 21st Century -- The Understanding of Dependent Structure and Co-Movement of World Stock Exchanges Under the Economic Cycle -- Macro-Econometric Forecasting for During Periods of Economic Cycle Using Bayesian Extreme Value Optimization Algorithm -- Generalize Weighted in Interval Data for Fitting a Vector Autoregressive Model -- Asymmetric Effect with Quantile Regression for Interval-valued Variables -- Emissions, Trade Openness, Urbanisation, and Income in Thailand: An Empirical Analysis -- Does Forecasting Benefit from Mixed-Frequency Data Sampling Model: The Evidence from Forecasting GDP Growth Using Financial Factor in Thailand -- How Better Are Predictive Models: Analysis on the Practically Important Example of Robust Interval Uncertainty. 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 Predictive Econometrics and Big Data [documento electrónico] / Kreinovich, Vladik, ; Sriboonchitta, Songsak, ; Chakpitak, Nopasit, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XII, 780 p. 146 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-70942-0
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 presenta investigaciones recientes sobre econometría predictiva y big data. Reuniendo artículos editados presentados en la 11.ª Conferencia Internacional de la Sociedad Econométrica de Tailandia (TES2018), celebrada en Chiang Mai, Tailandia, del 10 al 12 de enero de 2018, se centra principalmente en las técnicas predictivas, que apuntan directamente a predecir fenómenos económicos; y técnicas de big data, que nos permiten manejar las enormes cantidades de datos generados por las computadoras modernas en un tiempo razonable. El libro también analiza las aplicaciones de técnicas estadísticas más tradicionales a problemas econométricos. La econometría es una rama de la economía que emplea métodos matemáticos (especialmente estadísticos) para analizar sistemas económicos, pronosticar dinámicas económicas y financieras y desarrollar estrategias para lograr el desempeño económico deseable. Por tanto, es importante desarrollar técnicas de procesamiento de datos que se centren explícitamente en la predicción. Cuantos más datos tengamos, mejores serán nuestras predicciones. Como tales, estas técnicas son esenciales para nuestra capacidad de procesar enormes cantidades de datos disponibles. Nota de contenido: Data in the 21st Century -- The Understanding of Dependent Structure and Co-Movement of World Stock Exchanges Under the Economic Cycle -- Macro-Econometric Forecasting for During Periods of Economic Cycle Using Bayesian Extreme Value Optimization Algorithm -- Generalize Weighted in Interval Data for Fitting a Vector Autoregressive Model -- Asymmetric Effect with Quantile Regression for Interval-valued Variables -- Emissions, Trade Openness, Urbanisation, and Income in Thailand: An Empirical Analysis -- Does Forecasting Benefit from Mixed-Frequency Data Sampling Model: The Evidence from Forecasting GDP Growth Using Financial Factor in Thailand -- How Better Are Predictive Models: Analysis on the Practically Important Example of Robust Interval Uncertainty. 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
Título : Robustness in Econometrics Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kreinovich, Vladik, ; Sriboonchitta, Songsak, ; Huynh, Van-Nam, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: X, 705 p. 129 ilustraciones, 120 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-50742-2 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 presenta investigaciones recientes sobre la robustez en econometría. El foco principal de este libro son las técnicas sólidas de procesamiento de datos –es decir, técnicas que producen resultados mínimamente afectados por valores atípicos– y sus aplicaciones a situaciones económicas y financieras de la vida real. El libro también analiza las aplicaciones de técnicas estadísticas más tradicionales a problemas econométricos. La econometría es una rama de la economía que utiliza métodos matemáticos (especialmente estadísticos) para analizar sistemas económicos, pronosticar dinámicas económicas y financieras y desarrollar estrategias para lograr un desempeño económico deseable. En los datos diarios, a menudo encontramos valores atípicos que no reflejan las tendencias económicas a largo plazo, por ejemplo, fluctuaciones inesperadas y abruptas. Como tal, es importante desarrollar técnicas sólidas de procesamiento de datos que puedan adaptarse a estas fluctuaciones. Nota de contenido: Part I Keynote Addresses: Robust Estimation of Heckman Model -- Part II Fundamental Theory: Sequential Monte Carlo Sampling for State Space Models -- Robustness as a Criterion for Selecting a Probability Distribution Under Uncertainty -- Why Cannot We Have a Strongly Consistent Family of Skew Normal (and Higher Order) Distributions -- Econometric Models of Probabilistic Choice: Beyond McFadden's Formulas -- How to Explain Ubiquity of Constant Elasticity of Substitution (CES) Production and Utility Functions Without Explicitly Postulating CES -- How to Make Plausibility-Based Forecasting More Accurate -- Structural Breaks of CAPM-type Market Model with Heteroskedasticity and Quantile Regression -- Weighted Least Squares and Adaptive Least Squares: Further Empirical Evidence -- Prior-free probabilistic inference for econometricians -- Robustness in Forecasting Future Liabilities in Insurance -- On Conditioning in Multidimensional Probabilistic Models -- New EstimationMethod for Mixture of Normal Distributions -- EM Estimation for Multivariate Skew Slash Distribution -- Constructions of multivariate copulas -- Plausibility regions on the skewness parameter of skew normal distributions based on inferential models -- International Yield Curve Prediction with Common Functional Principal Component Analysis -- An alternative to p-values in hypothesis testing with applications in model selection of stock price data -- Confidence Intervals for the Common Mean of Several Normal Populations -- A generalized information theoretical approach to Non-linear time series model -- Predictive recursion maximum likelihood of Threshold Autoregressive model -- A multivariate generalized FGM copulas and its application to multiple regression -- Part III Applications: Key Economic Sectors and Their Transitions: Analysis of World Input-Output Network -- Natural Resources, Financial Development and Sectoral Value Added in a Resource Based Economy -- Can bagging improve the forecasting performance of tourism demand models? -- The Role of Asian Credit Default Swap Index in Portfolio Risk Management -- Chinese outbound tourism demand to Singapore, Malaysia and Thailand destinations: A study of political events and holiday impacts -- Forecasting Asian Credit Default Swap spreads: A comparison of multi-regime models -- Forecasting Asian Credit Default Swap spreads: A comparison of multi-regime models -- Effect of Helmet Use on Severity of Head Injuries Using Doubly Robust Estimators -- Forecasting cash holding with cash deposit using time series approaches -- Forecasting GDP Growth in Thailand with Different Leading Indicators using MIDAS regression models -- Testing the Validity of Economic Growth Theories Using Copula-based Seemingly Unrelated Quantile Kink Regression -- Analysis of Global Competitiveness Using Copula-based Stochastic Frontier Kink Model -- Gravity model of trade with Linear Quantile Mixed Models approach -- Stochastic Frontier Model in Financial Econometrics:A Copula-based Approach -- Quantile Forecasting of PM10 Data in Korea based on Time Series Models -- Do We Have Robust GARCH Models under Different Mean Equations: Evidence from Exchange Rates of Thailand? -- Joint Determinants of Foreign Direct Investment (FDI) Inflow in Cambodia: A Panel Co-integration Approach -- The Visitors' Attitudes and Perceived Value toward Rural Regeneration Community Development of Taiwan -- Analyzing the contribution of ASEAN stock markets to systemic risk -- Estimating Efficiency of Stock Return with Interval Data -- The impact of extreme events on portfolio in financial risk management -- Foreign Direct Investment, Exports and Economic Growth in ASEAN Region: Empirical Analysis from Panel Data -- Author Index. 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 Robustness in Econometrics [documento electrónico] / Kreinovich, Vladik, ; Sriboonchitta, Songsak, ; Huynh, Van-Nam, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - X, 705 p. 129 ilustraciones, 120 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-50742-2
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 presenta investigaciones recientes sobre la robustez en econometría. El foco principal de este libro son las técnicas sólidas de procesamiento de datos –es decir, técnicas que producen resultados mínimamente afectados por valores atípicos– y sus aplicaciones a situaciones económicas y financieras de la vida real. El libro también analiza las aplicaciones de técnicas estadísticas más tradicionales a problemas econométricos. La econometría es una rama de la economía que utiliza métodos matemáticos (especialmente estadísticos) para analizar sistemas económicos, pronosticar dinámicas económicas y financieras y desarrollar estrategias para lograr un desempeño económico deseable. En los datos diarios, a menudo encontramos valores atípicos que no reflejan las tendencias económicas a largo plazo, por ejemplo, fluctuaciones inesperadas y abruptas. Como tal, es importante desarrollar técnicas sólidas de procesamiento de datos que puedan adaptarse a estas fluctuaciones. Nota de contenido: Part I Keynote Addresses: Robust Estimation of Heckman Model -- Part II Fundamental Theory: Sequential Monte Carlo Sampling for State Space Models -- Robustness as a Criterion for Selecting a Probability Distribution Under Uncertainty -- Why Cannot We Have a Strongly Consistent Family of Skew Normal (and Higher Order) Distributions -- Econometric Models of Probabilistic Choice: Beyond McFadden's Formulas -- How to Explain Ubiquity of Constant Elasticity of Substitution (CES) Production and Utility Functions Without Explicitly Postulating CES -- How to Make Plausibility-Based Forecasting More Accurate -- Structural Breaks of CAPM-type Market Model with Heteroskedasticity and Quantile Regression -- Weighted Least Squares and Adaptive Least Squares: Further Empirical Evidence -- Prior-free probabilistic inference for econometricians -- Robustness in Forecasting Future Liabilities in Insurance -- On Conditioning in Multidimensional Probabilistic Models -- New EstimationMethod for Mixture of Normal Distributions -- EM Estimation for Multivariate Skew Slash Distribution -- Constructions of multivariate copulas -- Plausibility regions on the skewness parameter of skew normal distributions based on inferential models -- International Yield Curve Prediction with Common Functional Principal Component Analysis -- An alternative to p-values in hypothesis testing with applications in model selection of stock price data -- Confidence Intervals for the Common Mean of Several Normal Populations -- A generalized information theoretical approach to Non-linear time series model -- Predictive recursion maximum likelihood of Threshold Autoregressive model -- A multivariate generalized FGM copulas and its application to multiple regression -- Part III Applications: Key Economic Sectors and Their Transitions: Analysis of World Input-Output Network -- Natural Resources, Financial Development and Sectoral Value Added in a Resource Based Economy -- Can bagging improve the forecasting performance of tourism demand models? -- The Role of Asian Credit Default Swap Index in Portfolio Risk Management -- Chinese outbound tourism demand to Singapore, Malaysia and Thailand destinations: A study of political events and holiday impacts -- Forecasting Asian Credit Default Swap spreads: A comparison of multi-regime models -- Forecasting Asian Credit Default Swap spreads: A comparison of multi-regime models -- Effect of Helmet Use on Severity of Head Injuries Using Doubly Robust Estimators -- Forecasting cash holding with cash deposit using time series approaches -- Forecasting GDP Growth in Thailand with Different Leading Indicators using MIDAS regression models -- Testing the Validity of Economic Growth Theories Using Copula-based Seemingly Unrelated Quantile Kink Regression -- Analysis of Global Competitiveness Using Copula-based Stochastic Frontier Kink Model -- Gravity model of trade with Linear Quantile Mixed Models approach -- Stochastic Frontier Model in Financial Econometrics:A Copula-based Approach -- Quantile Forecasting of PM10 Data in Korea based on Time Series Models -- Do We Have Robust GARCH Models under Different Mean Equations: Evidence from Exchange Rates of Thailand? -- Joint Determinants of Foreign Direct Investment (FDI) Inflow in Cambodia: A Panel Co-integration Approach -- The Visitors' Attitudes and Perceived Value toward Rural Regeneration Community Development of Taiwan -- Analyzing the contribution of ASEAN stock markets to systemic risk -- Estimating Efficiency of Stock Return with Interval Data -- The impact of extreme events on portfolio in financial risk management -- Foreign Direct Investment, Exports and Economic Growth in ASEAN Region: Empirical Analysis from Panel Data -- Author Index. 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
