Applied Multivariate Statistical Analysis / Härdle, Wolfgang Karl  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Applied Multivariate Statistical Analysis Tipo de documento: documento electrónico Autores: Härdle, Wolfgang Karl, ; Simar, Léopold, Mención de edición: 5 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XII, 558 p. 443 ilustraciones, 308 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-26006-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Ciencias sociales  Econometría  Teoría y métodos estadísticos.  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Matemáticas en Negocios  Economía y Finanzas  Economía cuantitativa  Estadística en Ingeniería  Física  Informática  Química y Ciencias de la Tierra Clasificación: 519.5 Resumen: Este libro de texto presenta las herramientas y conceptos utilizados en el análisis de datos multivariados en un estilo accesible para profesionales y no matemáticos. Todos los capítulos incluyen ejercicios prácticos que destacan aplicaciones en diferentes campos del análisis de datos multivariados, y todos los ejemplos involucran dimensiones altas a ultra altas y representan una serie de campos importantes en el análisis de big data. Para esta nueva edición, el libro ha sido actualizado y revisado exhaustivamente y ahora incluye un capítulo ampliado sobre análisis de conglomerados. Todas las soluciones a los ejercicios se complementan con código informático R y MATLAB o SAS y se pueden descargar desde la plataforma Quantlet. Los ejercicios prácticos de este libro y sus soluciones también se pueden encontrar en el libro Springer adjunto de WK Härdle y Z. Hlávka: Estadísticas multivariadas - Ejercicios y soluciones. La plataforma Quantlet, quantlet.de, quantlet.com, quantlet.org, es un entorno QuantNet integrado que consta de diferentes tipos de documentos y códigos de programas relacionados con estadísticas. Su objetivo es promover la reproducibilidad y ofrecer una plataforma para compartir conocimientos validados nativos de la web social. QuantNet y la correspondiente visualización basada en documentos basada en datos permiten a los lectores reproducir las tablas, imágenes y cálculos presentados en este libro de Springer. Nota de contenido: Part I Descriptive Techniques -- 1 Comparison of Batches -- Part II Multivariate Random Variables -- 2 A Short Excursion into Matrix Algebra -- 3 Moving to Higher Dimensions -- 4 Multivariate Distributions -- 5 Theory of the Multinormal -- 6 Theory of Estimation -- 7 Hypothesis Testing -- Part III Multivariate Techniques -- 8 Regression Models -- 9 Variable Selection.-10 Decomposition of Data Matrices by Factors -- 11 Principal Components Analysis -- 12 Factor Analysis -- 13 Cluster Analysis -- 14 Discriminant Analysis -- 15 Correspondence Analysis -- 16 Canonical Correlation Analysis -- 17 Multidimensional Scaling -- 18 Conjoint Measurement Analysis -- 19 Applications in Finance -- 20 Computationally Intensive Techniques -- Part IV Appendix -- A Symbols and Notations -- B Data -- Index -- References. Tipo de medio : Computadora Summary : This textbook presents the tools and concepts used in multivariate data analysis in a style accessible for non-mathematicians and practitioners. All chapters include practical exercises that highlight applications in different multivariate data analysis fields, and all the examples involve high to ultra-high dimensions and represent a number of major fields in big data analysis. For this new edition, the book has been updated and extensively revised and now includes an extended chapter on cluster analysis. All solutions to the exercises are supplemented by R and MATLAB or SAS computer code and can be downloaded from the Quantlet platform. Practical exercises from this book and their solutions can also be found in the accompanying Springer book by W.K. Härdle and Z. Hlávka: Multivariate Statistics - Exercises and Solutions. The Quantlet platform, quantlet.de, quantlet.com, quantlet.org, is an integrated QuantNet environment consisting of different types of statistics-related documents and program codes. Its goal is to promote reproducibility and offer a platform for sharing validated knowledge native to the social web. QuantNet and the corresponding data-driven document-based visualization allow readers to reproduce the tables, pictures and calculations presented in this Springer book. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Applied Multivariate Statistical Analysis [documento electrónico] / Härdle, Wolfgang Karl, ; Simar, Léopold,  . -  5 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XII, 558 p. 443 ilustraciones, 308 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-26006-4 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Ciencias sociales  Econometría  Teoría y métodos estadísticos.  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Matemáticas en Negocios  Economía y Finanzas  Economía cuantitativa  Estadística en Ingeniería  Física  Informática  Química y Ciencias de la Tierra Clasificación: 519.5 Resumen: Este libro de texto presenta las herramientas y conceptos utilizados en el análisis de datos multivariados en un estilo accesible para profesionales y no matemáticos. Todos los capítulos incluyen ejercicios prácticos que destacan aplicaciones en diferentes campos del análisis de datos multivariados, y todos los ejemplos involucran dimensiones altas a ultra altas y representan una serie de campos importantes en el análisis de big data. Para esta nueva edición, el libro ha sido actualizado y revisado exhaustivamente y ahora incluye un capítulo ampliado sobre análisis de conglomerados. Todas las soluciones a los ejercicios se complementan con código informático R y MATLAB o SAS y se pueden descargar desde la plataforma Quantlet. Los ejercicios prácticos de este libro y sus soluciones también se pueden encontrar en el libro Springer adjunto de WK Härdle y Z. Hlávka: Estadísticas multivariadas - Ejercicios y soluciones. La plataforma Quantlet, quantlet.de, quantlet.com, quantlet.org, es un entorno QuantNet integrado que consta de diferentes tipos de documentos y códigos de programas relacionados con estadísticas. Su objetivo es promover la reproducibilidad y ofrecer una plataforma para compartir conocimientos validados nativos de la web social. QuantNet y la correspondiente visualización basada en documentos basada en datos permiten a los lectores reproducir las tablas, imágenes y cálculos presentados en este libro de Springer. Nota de contenido: Part I Descriptive Techniques -- 1 Comparison of Batches -- Part II Multivariate Random Variables -- 2 A Short Excursion into Matrix Algebra -- 3 Moving to Higher Dimensions -- 4 Multivariate Distributions -- 5 Theory of the Multinormal -- 6 Theory of Estimation -- 7 Hypothesis Testing -- Part III Multivariate Techniques -- 8 Regression Models -- 9 Variable Selection.-10 Decomposition of Data Matrices by Factors -- 11 Principal Components Analysis -- 12 Factor Analysis -- 13 Cluster Analysis -- 14 Discriminant Analysis -- 15 Correspondence Analysis -- 16 Canonical Correlation Analysis -- 17 Multidimensional Scaling -- 18 Conjoint Measurement Analysis -- 19 Applications in Finance -- 20 Computationally Intensive Techniques -- Part IV Appendix -- A Symbols and Notations -- B Data -- Index -- References. Tipo de medio : Computadora Summary : This textbook presents the tools and concepts used in multivariate data analysis in a style accessible for non-mathematicians and practitioners. All chapters include practical exercises that highlight applications in different multivariate data analysis fields, and all the examples involve high to ultra-high dimensions and represent a number of major fields in big data analysis. For this new edition, the book has been updated and extensively revised and now includes an extended chapter on cluster analysis. All solutions to the exercises are supplemented by R and MATLAB or SAS computer code and can be downloaded from the Quantlet platform. Practical exercises from this book and their solutions can also be found in the accompanying Springer book by W.K. Härdle and Z. Hlávka: Multivariate Statistics - Exercises and Solutions. The Quantlet platform, quantlet.de, quantlet.com, quantlet.org, is an integrated QuantNet environment consisting of different types of statistics-related documents and program codes. Its goal is to promote reproducibility and offer a platform for sharing validated knowledge native to the social web. QuantNet and the corresponding data-driven document-based visualization allow readers to reproduce the tables, pictures and calculations presented in this Springer book. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

Applied Quantitative Finance / Härdle, Wolfgang Karl ; Chen, Cathy Yi-Hsuan ; Overbeck, Ludger  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Applied Quantitative Finance Tipo de documento: documento electrónico Autores: Härdle, Wolfgang Karl, ; Chen, Cathy Yi-Hsuan, ; Overbeck, Ludger, Mención de edición: 3 ed. Editorial: Berlin [Alemania] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: X, 372 p. 111 ilustraciones, 75 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-662-54486-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Ciencias sociales  Gestion de riesgos financieros  Empresa de negocios  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Matemáticas en Negocios  Economía y Finanzas  Gestión de riesgos  Finanzas corporativas Clasificación: 300.727 Resumen: Este volumen proporciona soluciones prácticas e introduce desarrollos teóricos recientes en gestión de riesgos, fijación de precios de derivados de crédito, cuantificación de la volatilidad y modelización de cópulas. Esta tercera edición está dedicada al análisis de riesgos moderno basado en métodos cuantitativos y análisis textuales para afrontar los desafíos actuales en banca y finanzas. Incluye 14 nuevas contribuciones y presenta un tratamiento integral y de vanguardia de métodos y temas de vanguardia, como las obligaciones de deuda garantizadas, el análisis de alta frecuencia de la liquidez del mercado y la volatilidad realizada. El libro se divide en tres partes: la Parte 1 revisa importantes cuestiones de riesgo de mercado, mientras que la Parte 2 introduce conceptos novedosos sobre el riesgo crediticio y su gestión junto con métodos cuantitativos actualizados. La tercera parte analiza la dinámica de la gestión de riesgos e incluye análisis de riesgos de los mercados de energía y de criptomonedas. Los activos digitales, como las monedas basadas en blockchain, se han vuelto populares, pero en teoría son un desafío cuando se basan en métodos convencionales. Entre otros, presenta en detalle un método moderno de extracción de texto llamado modelado dinámico de temas y lo aplica al foro de mensajes de Bitcoins. La síntesis única de teoría y práctica respaldada por herramientas computacionales se refleja no solo en la selección de temas, sino también en el delicado equilibrio de las contribuciones científicas sobre la implementación práctica y los conceptos teóricos. Este vínculo entre teoría y práctica ofrece a los teóricos ideas sobre consideraciones de aplicabilidad y, viceversa, proporciona a los profesionales un acceso conveniente a nuevas técnicas en finanzas cuantitativas. Por lo tanto, el libro atraerá tanto a investigadores, incluidos estudiantes de maestría y doctorado, como a profesionales, como ingenieros financieros. Los resultados presentados en el libro son totalmente reproducibles y todos los cuantitativos necesarios para los cálculos se proporcionan en el sitio web adjunto. La plataforma Quantlet quantlet.de, quantlet.c om, quantlet.org es un entorno QuantNet integrado que consta de diferentes tipos de documentos y códigos de programas relacionados con estadísticas. Su objetivo es promover la reproducibilidad y ofrecer una plataforma para compartir conocimientos validados nativos de la web social. QuantNet y la correspondiente visualización basada en documentos basados ​​en datos permiten a los lectores reproducir las tablas, imágenes y cálculos contenidos en este libro de Springer. Nota de contenido: Part I Market Risk: VaR in High-Dimensional Systems --  Multivariate Volatility Models -- Portfolio Selection with Spectral Risk Measures --  Implementation of Local Stochastic Volatility Model -- Part II Credit Risk: Estimating DTD via Sequential Monte Carlo.- Risk Measurement with Spectral Capital Allocation.- Market Based Credit Rating and its Applications.- Using Public Information to Predict Corporate Default Risk.- Stress Testing in Credit Portfolio Models.- Penalized Independent Factor.- Term Structure of Loss Cascades in Portfolio Securitisation.- Credit Rating Score Analysis -- Part III Dynamics Risk Measurement: Copulae in High Dimensions - An Introduction.- Measuring and Modeling Risk Using High-Frequency Data.- Measuring Financial Risk in Energy Markets.- Risk Analysis of Cryptocurrency as an Alternative Asset Class.- Time Varying Quantile Lasso.- Dynamic Topic Modelling for Cryptocurrency Community Forums. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume provides practical solutions and introduces recent theoretical developments in risk management, pricing of credit derivatives, quantification of volatility and copula modeling. This third edition is devoted to modern risk analysis based on quantitative methods and textual analytics to meet the current challenges in banking and finance. It includes 14 new contributions and presents a comprehensive, state-of-the-art treatment of cutting-edge methods and topics, such as collateralized debt obligations, the high-frequency analysis of market liquidity, and realized volatility. The book is divided into three parts: Part 1 revisits important market risk issues, while Part 2 introduces novel concepts in credit risk and its management along with updated quantitative methods. The third part discusses the dynamics of risk management and includes risk analysis of energy markets and for cryptocurrencies. Digital assets, such as blockchain-based currencies, have become popular b ut are theoretically challenging when based on conventional methods. Among others, it introduces a modern text-mining method called dynamic topic modeling in detail and applies it to the message board of Bitcoins.  The unique synthesis of theory and practice supported by computational tools is reflected not only in the selection of topics, but also in the fine balance of scientific contributions on practical implementation and theoretical concepts. This link between theory and practice offers theoreticians insights into considerations of applicability and, vice versa, provides practitioners convenient access to new techniques in quantitative finance. Hence the book will appeal both to researchers, including master and PhD students, and practitioners, such as financial engineers. The results presented in the book are fully reproducible and all quantlets needed for calculations are provided on an accompanying website. The Quantlet platform quantlet.de, quantlet.c om, quantlet.org is an integrated QuantNet environment consisting of different types of statistics-related documents and program codes. Its goal is to promote reproducibility and offer a platform for sharing validated knowledge native to the social web.  QuantNet and the corresponding Data-Driven Documents-based visualization allows readers to reproduce the tables, pictures and calculations inside this Springer book. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Applied Quantitative Finance [documento electrónico] / Härdle, Wolfgang Karl, ; Chen, Cathy Yi-Hsuan, ; Overbeck, Ludger,  . -  3 ed.  . - Berlin [Alemania] : Springer, 2017 . - X, 372 p. 111 ilustraciones, 75 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-662-54486-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Ciencias sociales  Gestion de riesgos financieros  Empresa de negocios  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Matemáticas en Negocios  Economía y Finanzas  Gestión de riesgos  Finanzas corporativas Clasificación: 300.727 Resumen: Este volumen proporciona soluciones prácticas e introduce desarrollos teóricos recientes en gestión de riesgos, fijación de precios de derivados de crédito, cuantificación de la volatilidad y modelización de cópulas. Esta tercera edición está dedicada al análisis de riesgos moderno basado en métodos cuantitativos y análisis textuales para afrontar los desafíos actuales en banca y finanzas. Incluye 14 nuevas contribuciones y presenta un tratamiento integral y de vanguardia de métodos y temas de vanguardia, como las obligaciones de deuda garantizadas, el análisis de alta frecuencia de la liquidez del mercado y la volatilidad realizada. El libro se divide en tres partes: la Parte 1 revisa importantes cuestiones de riesgo de mercado, mientras que la Parte 2 introduce conceptos novedosos sobre el riesgo crediticio y su gestión junto con métodos cuantitativos actualizados. La tercera parte analiza la dinámica de la gestión de riesgos e incluye análisis de riesgos de los mercados de energía y de criptomonedas. Los activos digitales, como las monedas basadas en blockchain, se han vuelto populares, pero en teoría son un desafío cuando se basan en métodos convencionales. Entre otros, presenta en detalle un método moderno de extracción de texto llamado modelado dinámico de temas y lo aplica al foro de mensajes de Bitcoins. La síntesis única de teoría y práctica respaldada por herramientas computacionales se refleja no solo en la selección de temas, sino también en el delicado equilibrio de las contribuciones científicas sobre la implementación práctica y los conceptos teóricos. Este vínculo entre teoría y práctica ofrece a los teóricos ideas sobre consideraciones de aplicabilidad y, viceversa, proporciona a los profesionales un acceso conveniente a nuevas técnicas en finanzas cuantitativas. Por lo tanto, el libro atraerá tanto a investigadores, incluidos estudiantes de maestría y doctorado, como a profesionales, como ingenieros financieros. Los resultados presentados en el libro son totalmente reproducibles y todos los cuantitativos necesarios para los cálculos se proporcionan en el sitio web adjunto. La plataforma Quantlet quantlet.de, quantlet.c om, quantlet.org es un entorno QuantNet integrado que consta de diferentes tipos de documentos y códigos de programas relacionados con estadísticas. Su objetivo es promover la reproducibilidad y ofrecer una plataforma para compartir conocimientos validados nativos de la web social. QuantNet y la correspondiente visualización basada en documentos basados ​​en datos permiten a los lectores reproducir las tablas, imágenes y cálculos contenidos en este libro de Springer. Nota de contenido: Part I Market Risk: VaR in High-Dimensional Systems --  Multivariate Volatility Models -- Portfolio Selection with Spectral Risk Measures --  Implementation of Local Stochastic Volatility Model -- Part II Credit Risk: Estimating DTD via Sequential Monte Carlo.- Risk Measurement with Spectral Capital Allocation.- Market Based Credit Rating and its Applications.- Using Public Information to Predict Corporate Default Risk.- Stress Testing in Credit Portfolio Models.- Penalized Independent Factor.- Term Structure of Loss Cascades in Portfolio Securitisation.- Credit Rating Score Analysis -- Part III Dynamics Risk Measurement: Copulae in High Dimensions - An Introduction.- Measuring and Modeling Risk Using High-Frequency Data.- Measuring Financial Risk in Energy Markets.- Risk Analysis of Cryptocurrency as an Alternative Asset Class.- Time Varying Quantile Lasso.- Dynamic Topic Modelling for Cryptocurrency Community Forums. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume provides practical solutions and introduces recent theoretical developments in risk management, pricing of credit derivatives, quantification of volatility and copula modeling. This third edition is devoted to modern risk analysis based on quantitative methods and textual analytics to meet the current challenges in banking and finance. It includes 14 new contributions and presents a comprehensive, state-of-the-art treatment of cutting-edge methods and topics, such as collateralized debt obligations, the high-frequency analysis of market liquidity, and realized volatility. The book is divided into three parts: Part 1 revisits important market risk issues, while Part 2 introduces novel concepts in credit risk and its management along with updated quantitative methods. The third part discusses the dynamics of risk management and includes risk analysis of energy markets and for cryptocurrencies. Digital assets, such as blockchain-based currencies, have become popular b ut are theoretically challenging when based on conventional methods. Among others, it introduces a modern text-mining method called dynamic topic modeling in detail and applies it to the message board of Bitcoins.  The unique synthesis of theory and practice supported by computational tools is reflected not only in the selection of topics, but also in the fine balance of scientific contributions on practical implementation and theoretical concepts. This link between theory and practice offers theoreticians insights into considerations of applicability and, vice versa, provides practitioners convenient access to new techniques in quantitative finance. Hence the book will appeal both to researchers, including master and PhD students, and practitioners, such as financial engineers. The results presented in the book are fully reproducible and all quantlets needed for calculations are provided on an accompanying website. The Quantlet platform quantlet.de, quantlet.c om, quantlet.org is an integrated QuantNet environment consisting of different types of statistics-related documents and program codes. Its goal is to promote reproducibility and offer a platform for sharing validated knowledge native to the social web.  QuantNet and the corresponding Data-Driven Documents-based visualization allows readers to reproduce the tables, pictures and calculations inside this Springer book. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

Basic Elements of Computational Statistics / Härdle, Wolfgang Karl  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Basic Elements of Computational Statistics Tipo de documento: documento electrónico Autores: Härdle, Wolfgang Karl, ; Okhrin, Ostap, ; Okhrin, Yarema, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XXI, 305 p. 97 ilustraciones, 66 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-55336-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Informática  Estadistica matematica  Biometría  Estadística y Computación  Teoría y métodos estadísticos.  Probabilidad y Estadística en Informática  Bioestadística  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Estadística en Ingeniería  Física  Química y Ciencias de la Tierra Clasificación: 519.5 Resumen: Este libro de texto sobre estadística computacional presenta herramientas y conceptos de análisis de datos estadísticos univariados y multivariados con un fuerte enfoque en aplicaciones e implementaciones en el software estadístico R. Cubre problemas matemáticos, estadísticos y de programación en estadística computacional y contiene una amplia variedad de conocimientos prácticos. ejemplos. Además de los numerosos fragmentos de R presentados en el texto, todos los programas informáticos (cuantlets) y conjuntos de datos del libro están disponibles en GitHub y se mencionan en el libro. Esto permite al lector reproducir completamente, así como modificar y ajustar todos los ejemplos a sus necesidades. El libro está dirigido a estudiantes avanzados de pregrado y posgrado de primer año, así como a analistas de datos nuevos en el trabajo que deseen conocer las diversas herramientas estadísticas en un taller de análisis de datos. El lector experimentado con buenos conocimientos de estadística y programación podría saltarse algunas secciones sobre modelos univariados y disfrutar de las diversas raíces matemáticas de las técnicas multivariadas. La plataforma Quantlet quantlet.de, quantlet.com, quantlet.org es un entorno QuantNet integrado que consta de diferentes tipos de documentos y códigos de programas relacionados con estadísticas. Su objetivo es promover la reproducibilidad y ofrecer una plataforma para compartir conocimientos validados nativos de la web social. QuantNet y la correspondiente visualización basada en documentos basados ​​en datos permiten a los lectores reproducir las tablas, imágenes y cálculos contenidos en este libro de Springer. Nota de contenido: The Basics of R -- Numerical Techniques -- Combinatorics and Discrete Distributions -- Univariate Distributions -- Univariate Statistical Analysis -- Basic Nonparametric Methods -- Multivariate Distributions -- Multivariate Statistical Analysis -- Random Numbers in R -- Advanced Graphical Techniques in R -- Symbols and Notations. Tipo de medio : Computadora Summary : This textbook on computational statistics presents tools and concepts of univariate and multivariate statistical data analysis with a strong focus on applications and implementations in the statistical software R. It covers mathematical, statistical as well as programming problems in computational statistics and contains a wide variety of practical examples. In addition to the numerous R sniplets presented in the text, all computer programs (quantlets) and data sets to the book are available on GitHub and referred to in the book. This enables the reader to fully reproduce as well as modify and adjust all examples to their needs. The book is intended for advanced undergraduate and first-year graduate students as well as for data analysts new to the job who would like a tour of the various statistical tools in a data analysis workshop. The experienced reader with a good knowledge of statistics and programming might skip some sections on univariate models and enjoy the various mathematical roots of multivariate techniques. The Quantlet platform quantlet.de, quantlet.com, quantlet.org is an integrated QuantNet environment consisting of different types of statistics-related documents and program codes. Its goal is to promote reproducibility and offer a platform for sharing validated knowledge native to the social web. QuantNet and the corresponding Data-Driven Documents-based visualization allows readers to reproduce the tables, pictures and calculations inside this Springer book. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Basic Elements of Computational Statistics [documento electrónico] / Härdle, Wolfgang Karl, ; Okhrin, Ostap, ; Okhrin, Yarema,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXI, 305 p. 97 ilustraciones, 66 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-55336-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Informática  Estadistica matematica  Biometría  Estadística y Computación  Teoría y métodos estadísticos.  Probabilidad y Estadística en Informática  Bioestadística  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Estadística en Ingeniería  Física  Química y Ciencias de la Tierra Clasificación: 519.5 Resumen: Este libro de texto sobre estadística computacional presenta herramientas y conceptos de análisis de datos estadísticos univariados y multivariados con un fuerte enfoque en aplicaciones e implementaciones en el software estadístico R. Cubre problemas matemáticos, estadísticos y de programación en estadística computacional y contiene una amplia variedad de conocimientos prácticos. ejemplos. Además de los numerosos fragmentos de R presentados en el texto, todos los programas informáticos (cuantlets) y conjuntos de datos del libro están disponibles en GitHub y se mencionan en el libro. Esto permite al lector reproducir completamente, así como modificar y ajustar todos los ejemplos a sus necesidades. El libro está dirigido a estudiantes avanzados de pregrado y posgrado de primer año, así como a analistas de datos nuevos en el trabajo que deseen conocer las diversas herramientas estadísticas en un taller de análisis de datos. El lector experimentado con buenos conocimientos de estadística y programación podría saltarse algunas secciones sobre modelos univariados y disfrutar de las diversas raíces matemáticas de las técnicas multivariadas. La plataforma Quantlet quantlet.de, quantlet.com, quantlet.org es un entorno QuantNet integrado que consta de diferentes tipos de documentos y códigos de programas relacionados con estadísticas. Su objetivo es promover la reproducibilidad y ofrecer una plataforma para compartir conocimientos validados nativos de la web social. QuantNet y la correspondiente visualización basada en documentos basados ​​en datos permiten a los lectores reproducir las tablas, imágenes y cálculos contenidos en este libro de Springer. Nota de contenido: The Basics of R -- Numerical Techniques -- Combinatorics and Discrete Distributions -- Univariate Distributions -- Univariate Statistical Analysis -- Basic Nonparametric Methods -- Multivariate Distributions -- Multivariate Statistical Analysis -- Random Numbers in R -- Advanced Graphical Techniques in R -- Symbols and Notations. Tipo de medio : Computadora Summary : This textbook on computational statistics presents tools and concepts of univariate and multivariate statistical data analysis with a strong focus on applications and implementations in the statistical software R. It covers mathematical, statistical as well as programming problems in computational statistics and contains a wide variety of practical examples. In addition to the numerous R sniplets presented in the text, all computer programs (quantlets) and data sets to the book are available on GitHub and referred to in the book. This enables the reader to fully reproduce as well as modify and adjust all examples to their needs. The book is intended for advanced undergraduate and first-year graduate students as well as for data analysts new to the job who would like a tour of the various statistical tools in a data analysis workshop. The experienced reader with a good knowledge of statistics and programming might skip some sections on univariate models and enjoy the various mathematical roots of multivariate techniques. The Quantlet platform quantlet.de, quantlet.com, quantlet.org is an integrated QuantNet environment consisting of different types of statistics-related documents and program codes. Its goal is to promote reproducibility and offer a platform for sharing validated knowledge native to the social web. QuantNet and the corresponding Data-Driven Documents-based visualization allows readers to reproduce the tables, pictures and calculations inside this Springer book. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

Handbook of Big Data Analytics / Härdle, Wolfgang Karl ; Lu, Henry Horng-Shing ; Shen, Xiaotong  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Handbook of Big Data Analytics Tipo de documento: documento electrónico Autores: Härdle, Wolfgang Karl, ; Lu, Henry Horng-Shing, ; Shen, Xiaotong, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: VIII, 538 p. 147 ilustraciones, 109 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-18284-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Teoría y métodos estadísticos.  Física  Aplicaciones de ingeniería matemática y computacional  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Estadística y Computación  Ingeniería  Matemáticas de ingeniería  Procesamiento de datos  Estadística  Infor Clasificación: 519.5 Resumen: Este manual esencial, que aborda una amplia gama de análisis de big data en aplicaciones interdisciplinarias, se centra en las perspectivas estadísticas que ofrecen los desarrollos recientes en este campo. Para ello, cubre métodos estadísticos para problemas de alta dimensión, diseños algorítmicos, herramientas informáticas, flujos de análisis y los codiseños de software y hardware necesarios para respaldar descubrimientos reveladores a partir de big data. El libro está dirigido principalmente a estadísticos, expertos en informática, ingenieros y desarrolladores de aplicaciones interesados ​​en utilizar el análisis de big data con estadísticas. Los lectores deben tener una sólida formación en estadística e informática. . Nota de contenido: Preface -- Statistics, Statisticians, and the Internet of Things (John M. Jordan and Dennis K. J. Lin) -- Cognitive Data Analysis for Big Data (Jing Shyr, Jane Chu and Mike Woods) -- Statistical Leveraging Methods in Big Data (Xinlian Zhang, Rui Xie and Ping Ma) -- Scattered Data and Aggregated Inference (Xiaoming Huo, Cheng Huang and Xuelei Sherry Ni) -- Nonparametric Methods for Big Data Analytics (Hao Helen Zhang) -- Finding Patterns in Time Series (James E. Gentle and Seunghye J. Wilson) -- Variational Bayes for Hierarchical Mixture Models (Muting Wan, James G. Booth and Martin T. Wells) -- Hypothesis Testing for High-Dimensional Data (Wei Biao Wu, Zhipeng Lou and Yuefeng Han) -- High-Dimensional Classification (Hui Zou) -- Analysis of High-Dimensional Regression Models Using Orthogonal Greedy Algorithms (Hsiang-Ling Hsu, Ching-Kang Ing and Tze Leung Lai) -- Semi-Supervised Smoothing for Large Data Problems (Mark Vere Culp, Kenneth Joseph Ryanand George Michailidis) -- Inverse Modeling: A Strategy to Cope with Non-Linearity (Qian Lin, Yang Li and Jun S. Liu) -- Sufficient Dimension Reduction for Tensor Data (Yiwen Liu, Xin Xing and Wenxuan Zhong) -- Compressive Sensing and Sparse Coding (Kevin Chen and H. T. Kung) -- Bridging Density Functional Theory and Big Data Analytics with Applications (Chien-Chang Chen, Hung-Hui Juan, Meng-Yuan Tsai and Henry Horng-Shing Lu) -- Q3-D3-LSA: D3.js and generalized vector space models for Statistical Computing (Lukas Borke and Wolfgang Karl Härdle) -- A Tutorial on Libra: R Package for the Linearized Bregman Algorithm in High-Dimensional Statistics (Jiechao Xiong, Feng Ruan and Yuan Yao) -- Functional Data Analysis for Big Data: A Case Study on California Temperature Trends (Pantelis Zenon Hadjipantelis and Hans-Georg Müller) -- Bayesian Spatiotemporal Modeling for Detecting Neuronal Activation via Functional Magnetic Resonance Imaging (Martin Bezener, Lynn E.Eberly, John Hughes, Galin Jones and Donald R. Musgrove) -- Construction of Tight Frames on Graphs and Application to Denoising (Franziska Göbel, Gilles Blanchard and Ulrike von Luxburg) -- Beta-Boosted Ensemble for Big Credit Scoring Data (Maciej ZiÄ™ba and Wolfgang Karl Härdle) -- . Tipo de medio : Computadora Summary : Addressing a broad range of big data analytics in cross-disciplinary applications, this essential handbook focuses on the statistical prospects offered by recent developments in this field. To do so, it covers statistical methods for high-dimensional problems, algorithmic designs, computation tools, analysis flows and the software-hardware co-designs that are needed to support insightful discoveries from big data. The book is primarily intended for statisticians, computer experts, engineers and application developers interested in using big data analytics with statistics. Readers should have a solid background in statistics and computer science. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Handbook of Big Data Analytics [documento electrónico] / Härdle, Wolfgang Karl, ; Lu, Henry Horng-Shing, ; Shen, Xiaotong,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - VIII, 538 p. 147 ilustraciones, 109 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-18284-1 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Teoría y métodos estadísticos.  Física  Aplicaciones de ingeniería matemática y computacional  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Estadística y Computación  Ingeniería  Matemáticas de ingeniería  Procesamiento de datos  Estadística  Infor Clasificación: 519.5 Resumen: Este manual esencial, que aborda una amplia gama de análisis de big data en aplicaciones interdisciplinarias, se centra en las perspectivas estadísticas que ofrecen los desarrollos recientes en este campo. Para ello, cubre métodos estadísticos para problemas de alta dimensión, diseños algorítmicos, herramientas informáticas, flujos de análisis y los codiseños de software y hardware necesarios para respaldar descubrimientos reveladores a partir de big data. El libro está dirigido principalmente a estadísticos, expertos en informática, ingenieros y desarrolladores de aplicaciones interesados ​​en utilizar el análisis de big data con estadísticas. Los lectores deben tener una sólida formación en estadística e informática. . Nota de contenido: Preface -- Statistics, Statisticians, and the Internet of Things (John M. Jordan and Dennis K. J. Lin) -- Cognitive Data Analysis for Big Data (Jing Shyr, Jane Chu and Mike Woods) -- Statistical Leveraging Methods in Big Data (Xinlian Zhang, Rui Xie and Ping Ma) -- Scattered Data and Aggregated Inference (Xiaoming Huo, Cheng Huang and Xuelei Sherry Ni) -- Nonparametric Methods for Big Data Analytics (Hao Helen Zhang) -- Finding Patterns in Time Series (James E. Gentle and Seunghye J. Wilson) -- Variational Bayes for Hierarchical Mixture Models (Muting Wan, James G. Booth and Martin T. Wells) -- Hypothesis Testing for High-Dimensional Data (Wei Biao Wu, Zhipeng Lou and Yuefeng Han) -- High-Dimensional Classification (Hui Zou) -- Analysis of High-Dimensional Regression Models Using Orthogonal Greedy Algorithms (Hsiang-Ling Hsu, Ching-Kang Ing and Tze Leung Lai) -- Semi-Supervised Smoothing for Large Data Problems (Mark Vere Culp, Kenneth Joseph Ryanand George Michailidis) -- Inverse Modeling: A Strategy to Cope with Non-Linearity (Qian Lin, Yang Li and Jun S. Liu) -- Sufficient Dimension Reduction for Tensor Data (Yiwen Liu, Xin Xing and Wenxuan Zhong) -- Compressive Sensing and Sparse Coding (Kevin Chen and H. T. Kung) -- Bridging Density Functional Theory and Big Data Analytics with Applications (Chien-Chang Chen, Hung-Hui Juan, Meng-Yuan Tsai and Henry Horng-Shing Lu) -- Q3-D3-LSA: D3.js and generalized vector space models for Statistical Computing (Lukas Borke and Wolfgang Karl Härdle) -- A Tutorial on Libra: R Package for the Linearized Bregman Algorithm in High-Dimensional Statistics (Jiechao Xiong, Feng Ruan and Yuan Yao) -- Functional Data Analysis for Big Data: A Case Study on California Temperature Trends (Pantelis Zenon Hadjipantelis and Hans-Georg Müller) -- Bayesian Spatiotemporal Modeling for Detecting Neuronal Activation via Functional Magnetic Resonance Imaging (Martin Bezener, Lynn E.Eberly, John Hughes, Galin Jones and Donald R. Musgrove) -- Construction of Tight Frames on Graphs and Application to Denoising (Franziska Göbel, Gilles Blanchard and Ulrike von Luxburg) -- Beta-Boosted Ensemble for Big Credit Scoring Data (Maciej ZiÄ™ba and Wolfgang Karl Härdle) -- . Tipo de medio : Computadora Summary : Addressing a broad range of big data analytics in cross-disciplinary applications, this essential handbook focuses on the statistical prospects offered by recent developments in this field. To do so, it covers statistical methods for high-dimensional problems, algorithmic designs, computation tools, analysis flows and the software-hardware co-designs that are needed to support insightful discoveries from big data. The book is primarily intended for statisticians, computer experts, engineers and application developers interested in using big data analytics with statistics. Readers should have a solid background in statistics and computer science. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

Statistics of Financial Markets / Franke, Jürgen  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Statistics of Financial Markets : An Introduction Tipo de documento: documento electrónico Autores: Franke, Jürgen, ; Härdle, Wolfgang Karl, ; Hafner, Christian Matthias, Mención de edición: 5 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXXVI, 585 p. 337 ilustraciones, 288 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-13751-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Ciencias sociales  Ingeniería financiera  Econometría  Gestion de riesgos financieros  Macroeconómica  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Matemáticas en Negocios  Economía y Finanzas  Gestión de riesgos  Macroeconomía y economía monetaria Clasificación: 300.727 Resumen: Ahora en su quinta edición, este libro ofrece una introducción detallada pero concisa al creciente campo de las aplicaciones estadísticas en las finanzas. El lector aprenderá los métodos básicos para evaluar contratos de opciones, analizar series temporales financieras, seleccionar carteras y gestionar riesgos basándose en suposiciones realistas sobre el comportamiento del mercado. La atención se centra tanto en los fundamentos de las finanzas matemáticas y el análisis de series de tiempo financieras, como en las aplicaciones a problemas específicos relacionados con los mercados financieros, lo que convierte al libro en la base ideal para conferencias, seminarios y cursos intensivos sobre el tema. Todos los cálculos numéricos son transparentes y reproducibles mediante cuantitativos. Para esta nueva edición, el libro ha sido actualizado y revisado exhaustivamente y ahora incluye varios aspectos nuevos, como redes neuronales, aprendizaje profundo y criptomonedas. Tanto el código R como el Matlab, junto con los datos, se pueden descargar desde la página del producto del libro y la plataforma Quantlet. La plataforma Quantlet quantlet.de, quantlet.com, quantlet.org es un entorno QuantNet integrado que consta de diferentes tipos de documentos y códigos de programas relacionados con estadísticas. Su objetivo es promover la reproducibilidad y ofrecer una plataforma para compartir conocimientos validados nativos de la web social. QuantNet y la correspondiente visualización basada en documentos basados ​​en datos permiten a los lectores reproducir las tablas, imágenes y cálculos contenidos en este libro de Springer. "Este libro proporciona una excelente introducción a las herramientas de probabilidad y estadística necesarias para analizar datos financieros. Está claramente escrito y es accesible, será muy útil tanto para estudiantes como para profesionales". Yacine Ait-Sahalia, Otto Hack 1903 Profesor de Finanzas y Economía, Universidad de Princeton. Nota de contenido: Preface to the Fith Edition -- Part I Option Pricing -- Derivatives -- Introduction to Option Management -- Basic Concepts of Probability Theory -- Stochastic Processes in Discrete Time -- Stochastic Integrals and Differential Equations -- Black–Scholes Option Pricing Model -- Binomial Model for European Options -- American Options -- Exotic Options -- Interest Rates and Interest Rate Derivatives -- Part II Statistical Models of Financial Time Series -- Introduction: Definitions and Concepts -- ARIMA Time Series Models -- Time Series with Stochastic Volatility -- Long Memory Time Series -- Non-Parametric and Flexible Time Series Estimators -- Part III Selected Financial Applications -- Value at Risk and Backtesting -- Copulae and Value at Risk -- Statistics of Extreme Risks -- Neural Networks and Deep Learning -- Volatility Risk of Option Portfolios -- Nonparametric Estimators for the Probability of Default -- Credit Risk Management and Credit Derivatives -- Financial econometrics ofCrypto-currencies -- A Technical Appendix -- Index -- Symbols and Notations. Tipo de medio : Computadora Summary : Now in its fifth edition, this book offers a detailed yet concise introduction to the growing field of statistical applications in finance. The reader will learn the basic methods for evaluating option contracts, analyzing financial time series, selecting portfolios and managing risks based on realistic assumptions about market behavior. The focus is both on the fundamentals of mathematical finance and financial time series analysis, and on applications to specific problems concerning financial markets, thus making the book the ideal basis for lectures, seminars and crash courses on the topic. All numerical calculations are transparent and reproducible using quantlets. For this new edition the book has been updated and extensively revised and now includes several new aspects such as neural networks, deep learning, and crypto-currencies. Both R and Matlab code, together with the data, can be downloaded from the book's product page and the Quantlet platform. The Quantlet platform quantlet.de, quantlet.com, quantlet.org is an integrated QuantNet environment consisting of different types of statistics-related documents and program codes. Its goal is to promote reproducibility and offer a platform for sharing validated knowledge native to the social web. QuantNet and the corresponding Data-Driven Documents-based visualization allow readers to reproduce the tables, pictures and calculations inside this Springer book. "This book provides an excellent introduction to the tools from probability and statistics necessary to analyze financial data. Clearly written and accessible, it will be very useful to students and practitioners alike." Yacine Ait-Sahalia, Otto Hack 1903 Professor of Finance and Economics, Princeton University. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Statistics of Financial Markets : An Introduction [documento electrónico] / Franke, Jürgen, ; Härdle, Wolfgang Karl, ; Hafner, Christian Matthias,  . -  5 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXXVI, 585 p. 337 ilustraciones, 288 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-13751-9 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Estadísticas  Ciencias sociales  Ingeniería financiera  Econometría  Gestion de riesgos financieros  Macroeconómica  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Matemáticas en Negocios  Economía y Finanzas  Gestión de riesgos  Macroeconomía y economía monetaria Clasificación: 300.727 Resumen: Ahora en su quinta edición, este libro ofrece una introducción detallada pero concisa al creciente campo de las aplicaciones estadísticas en las finanzas. El lector aprenderá los métodos básicos para evaluar contratos de opciones, analizar series temporales financieras, seleccionar carteras y gestionar riesgos basándose en suposiciones realistas sobre el comportamiento del mercado. La atención se centra tanto en los fundamentos de las finanzas matemáticas y el análisis de series de tiempo financieras, como en las aplicaciones a problemas específicos relacionados con los mercados financieros, lo que convierte al libro en la base ideal para conferencias, seminarios y cursos intensivos sobre el tema. Todos los cálculos numéricos son transparentes y reproducibles mediante cuantitativos. Para esta nueva edición, el libro ha sido actualizado y revisado exhaustivamente y ahora incluye varios aspectos nuevos, como redes neuronales, aprendizaje profundo y criptomonedas. Tanto el código R como el Matlab, junto con los datos, se pueden descargar desde la página del producto del libro y la plataforma Quantlet. La plataforma Quantlet quantlet.de, quantlet.com, quantlet.org es un entorno QuantNet integrado que consta de diferentes tipos de documentos y códigos de programas relacionados con estadísticas. Su objetivo es promover la reproducibilidad y ofrecer una plataforma para compartir conocimientos validados nativos de la web social. QuantNet y la correspondiente visualización basada en documentos basados ​​en datos permiten a los lectores reproducir las tablas, imágenes y cálculos contenidos en este libro de Springer. "Este libro proporciona una excelente introducción a las herramientas de probabilidad y estadística necesarias para analizar datos financieros. Está claramente escrito y es accesible, será muy útil tanto para estudiantes como para profesionales". Yacine Ait-Sahalia, Otto Hack 1903 Profesor de Finanzas y Economía, Universidad de Princeton. Nota de contenido: Preface to the Fith Edition -- Part I Option Pricing -- Derivatives -- Introduction to Option Management -- Basic Concepts of Probability Theory -- Stochastic Processes in Discrete Time -- Stochastic Integrals and Differential Equations -- Black–Scholes Option Pricing Model -- Binomial Model for European Options -- American Options -- Exotic Options -- Interest Rates and Interest Rate Derivatives -- Part II Statistical Models of Financial Time Series -- Introduction: Definitions and Concepts -- ARIMA Time Series Models -- Time Series with Stochastic Volatility -- Long Memory Time Series -- Non-Parametric and Flexible Time Series Estimators -- Part III Selected Financial Applications -- Value at Risk and Backtesting -- Copulae and Value at Risk -- Statistics of Extreme Risks -- Neural Networks and Deep Learning -- Volatility Risk of Option Portfolios -- Nonparametric Estimators for the Probability of Default -- Credit Risk Management and Credit Derivatives -- Financial econometrics ofCrypto-currencies -- A Technical Appendix -- Index -- Symbols and Notations. Tipo de medio : Computadora Summary : Now in its fifth edition, this book offers a detailed yet concise introduction to the growing field of statistical applications in finance. The reader will learn the basic methods for evaluating option contracts, analyzing financial time series, selecting portfolios and managing risks based on realistic assumptions about market behavior. The focus is both on the fundamentals of mathematical finance and financial time series analysis, and on applications to specific problems concerning financial markets, thus making the book the ideal basis for lectures, seminars and crash courses on the topic. All numerical calculations are transparent and reproducible using quantlets. For this new edition the book has been updated and extensively revised and now includes several new aspects such as neural networks, deep learning, and crypto-currencies. Both R and Matlab code, together with the data, can be downloaded from the book's product page and the Quantlet platform. The Quantlet platform quantlet.de, quantlet.com, quantlet.org is an integrated QuantNet environment consisting of different types of statistics-related documents and program codes. Its goal is to promote reproducibility and offer a platform for sharing validated knowledge native to the social web. QuantNet and the corresponding Data-Driven Documents-based visualization allow readers to reproduce the tables, pictures and calculations inside this Springer book. "This book provides an excellent introduction to the tools from probability and statistics necessary to analyze financial data. Clearly written and accessible, it will be very useful to students and practitioners alike." Yacine Ait-Sahalia, Otto Hack 1903 Professor of Finance and Economics, Princeton University. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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