Título :	Computational Intelligence Applications to Option Pricing, Volatility Forecasting and Value at Risk
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Mostafa, Fahed, Autor ; Dillon, Tharam, Autor ; Chang, Elizabeth, Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2017
Número de páginas:	X, 171 p. 23 ilustraciones
ISBN/ISSN/DL:	978-3-319-51668-4
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  Macroeconómica  La investigación de operaciones  Macroeconomía y economía monetaria  Investigación de Operaciones y Teoría de la Decisión
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	Los resultados de este libro demuestran el poder de las redes neuronales para aprender comportamientos complejos a partir de datos de series temporales financieras subyacentes. Los resultados de este libro también demuestran cómo las redes neuronales se pueden aplicar con éxito a los modelos de volatilidad, fijación de precios de opciones y modelos de valor en riesgo. Estas características permiten que se apliquen a problemas de riesgo de mercado para superar los problemas clásicos asociados con los modelos estadísticos. .
Nota de contenido:	CHAPTER 1 Introduction -- CHAPTER 2 Time Series Modelling -- CHAPTER 3 Options and Options Pricing Models -- CHAPTER 4 Neural Networks and Financial Forecasting -- CHAPTER 5 Important Problems in Financial Forecasting -- CHAPTER 6 Volatility Forecasting -- CHAPTER 7 Option Pricing -- CHAPTER 8 Value-at-Risk -- CHAPTER 9 Conclusion and Discussion.
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

Computational Intelligence Applications to Option Pricing, Volatility Forecasting and Value at Risk [documento electrónico] / Mostafa, Fahed, Autor ; Dillon, Tharam, Autor ; Chang, Elizabeth, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - X, 171 p. 23 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-51668-4
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  Macroeconómica  La investigación de operaciones  Macroeconomía y economía monetaria  Investigación de Operaciones y Teoría de la Decisión
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	Los resultados de este libro demuestran el poder de las redes neuronales para aprender comportamientos complejos a partir de datos de series temporales financieras subyacentes. Los resultados de este libro también demuestran cómo las redes neuronales se pueden aplicar con éxito a los modelos de volatilidad, fijación de precios de opciones y modelos de valor en riesgo. Estas características permiten que se apliquen a problemas de riesgo de mercado para superar los problemas clásicos asociados con los modelos estadísticos. .
Nota de contenido:	CHAPTER 1 Introduction -- CHAPTER 2 Time Series Modelling -- CHAPTER 3 Options and Options Pricing Models -- CHAPTER 4 Neural Networks and Financial Forecasting -- CHAPTER 5 Important Problems in Financial Forecasting -- CHAPTER 6 Volatility Forecasting -- CHAPTER 7 Option Pricing -- CHAPTER 8 Value-at-Risk -- CHAPTER 9 Conclusion and Discussion.
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