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Principles of Neural Model Identification, Selection and Adequacy: With Applications to Financial Econometrics - Brossura

 
9781852331399: Principles of Neural Model Identification, Selection and Adequacy: With Applications to Financial Econometrics

Sinossi

Neural networks have had considerable success in a variety of disciplines including engineering, control, and financial modelling. However a major weakness is the lack of established procedures for testing mis-specified models and the statistical significance of the various parameters which have been estimated. This is particularly important in the majority of financial applications where the data generating processes are dominantly stochastic and only partially deterministic. Based on the latest, most significant developments in estimation theory, model selection and the theory of mis-specified models, this volume develops neural networks into an advanced financial econometrics tool for non-parametric modelling. It provides the theoretical framework required, and displays the efficient use of neural networks for modelling complex financial phenomena. Unlike most other books in this area, this one treats neural networks as statistical devices for non-linear, non-parametric regression analysis.

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Contenuti

1 Introduction.- 2 Neural Model Identification.- 3 Review of Current Practice in Neural Model Identification.- 4 Neural Model Selection: the Minimum Prediction Risk Principle.- 5 Variable Significance Testing: a Statistical Approach.- 6 Model Adequacy Testing.- 7 Neural Networks in Tactical Asset Allocation: a Case Study.- 8 Conclusions.- Appendices.- A Computation of Network Derivatives.- B Generating Random Normal Deviates.- References.

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Book by Zapranis Achilleas Refenes ApostolosPaul N

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9781447105602: Principles of Neural Model Identification, Selection and Adequacy: With Applications to Financial Econometrics

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ISBN 10:  1447105605 ISBN 13:  9781447105602
Casa editrice: Springer, 2011
Brossura

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Zapranis, Achilleas
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ISBN 10: 1852331399 ISBN 13: 9781852331399
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Zapranis, Achilleas, N.Refenes, Apostolos-Paul
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Neural networks have had considerable success in a variety of disciplines including engineering, control, and financial modelling. However a major weakness is the lack of established procedures for testing mis-specified models and the statistical significance of the various parameters which have been estimated. This is particularly important in the majority of financial applications where the data generating processes are dominantly stochastic and only partially deterministic. Based on the latest, most significant developments in estimation theory, model selection and the theory of mis-specified models, this volume develops neural networks into an advanced financial econometrics tool for non-parametric modelling. It provides the theoretical framework required, and displays the efficient use of neural networks for modelling complex financial phenomena. Unlike most other books in this area, this one treats neural networks as statistical devices for non-linear, non-parametric regression analysis. 204 pp. Englisch. Codice articolo 9781852331399

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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Neural networks have had considerable success in a variety of disciplines including engineering, control, and financial modelling. However a major weakness is the lack of established procedures for testing mis-specified models and the statistical significance of the various parameters which have been estimated. This is particularly important in the majority of financial applications where the data generating processes are dominantly stochastic and only partially deterministic. Based on the latest, most significant developments in estimation theory, model selection and the theory of mis-specified models, this volume develops neural networks into an advanced financial econometrics tool for non-parametric modelling. It provides the theoretical framework required, and displays the efficient use of neural networks for modelling complex financial phenomena. Unlike most other books in this area, this one treats neural networks as statistical devices for non-linear, non-parametric regression analysis.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 204 pp. Englisch. Codice articolo 9781852331399

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