Data Science for Financial Econometrics
Lingua: inglese
Editore: Springer, Palgrave Macmillan Nov 2021, 2021
Serie: Libro 426 di 538 - Studies in Computational Intelligence
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book offers an overview of state-of-the-art econometric techniques, with a special emphasis on financial econometrics. There is a major need for such techniques, since the traditional way of designing mathematical models - based on researchers' insights - can no longer keep pace with the ever-increasing data flow. To catch up, many application areas have begun relying on data science, i.e., on techniques for extracting models from data, such as data mining, machine learning, and innovative statistics. In terms of capitalizing on data science, many application areas are way ahead of economics. To close this gap, the book provides examples of how data science techniques can be used in economics. Corresponding techniques range from almost traditional statistics to promising novel ideas such as quantum econometrics. Given its scope, the book will appeal to students and researchers interested in state-of-the-art developments, and to practitioners interested in using data science techniques.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 644 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783030488550
- Titolo
- Data Science for Financial Econometrics
- Autore
- Nguyen Ngoc Thach
- Editore
- Springer, Palgrave Macmillan Nov 2021
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030488551
- ISBN 13
- 9783030488550
- Peso dell'articolo
- 961 grammi
- Dimensioni
- 235x155x35 mm
- Serie
- Libro 426 di 538: Studies in Computational Intelligence
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Dalla quarta di copertina
This book offers an overview of state-of-the-art econometric techniques, with a special emphasis on financial econometrics. There is a major need for such techniques, since the traditional way of designing mathematical models – based on researchers’ insights – can no longer keep pace with the ever-increasing data flow. To catch up, many application areas have begun relying on data science, i.e., on techniques for extracting models from data, such as data mining, machine learning, and innovative statistics. In terms of capitalizing on data science, many application areas are way ahead of economics. To close this gap, the book provides examples of how data science techniques can be used in economics. Corresponding techniques range from almost traditional statistics to promising novel ideas such as quantum econometrics. Given its scope, the book will appeal to students and researchers interested in state-of-the-art developments, and to practitioners interested in using data science techniques.
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Emtmannsberg, BAYE, Germania
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