Data Science for Financial Econometrics
Lingua: inglese
Editore: Springer-Nature New York Inc, 2021
Serie: Libro 426 di 538 - Studies in Computational Intelligence
- Rilegato
- Nuovo
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno UnitoRevaluation Books
Venditore AbeBooks dal 6 gennaio 2003
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Codice articolo x-3030488527
- Titolo
- Data Science for Financial Econometrics
- Autore
- Thach, Nguyen Ngoc (Editor)/ Kreinovich, Vladik (Editor)/ Trung, Nguyen Duc (Editor)
- Editore
- Springer-Nature New York Inc
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Brand New
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030488527
- ISBN 13
- 9783030488529
- Peso dell'articolo
- 1,07 chilogrammi
- Serie
- Libro 426 di 538: Studies in Computational Intelligence
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.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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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