Der Schwerpunkt des siebten Karlsruher Ökonometrie-Workshops lag auf der Anwendung Neuronaler Netze bei Finanzzeitreihen, dem Einsatz von Datamining und Maschinellen Lernverfahren bei Fragestellungen des Finanzbereichs und quantitativen Methoden zur Beurteilung von Markt- und Länderrisiken. Das Spektrum ausgewählter Referate in diesem Buch, u.a. auch von international renommierten Experten, reicht von allgemeinen Betrachtungen zur Prognose mit Neuronalen Netzen und empirischen Ergebnissen für Wechselkurse, Rentenmärkte und Absatzzahlen über die Beurteilung von Marktrisiken und die Kreditüberwachung mit Maschinellen Lernverfahren bis zur Ermittlung und Einschätzung von Länderrisiken. Dieser Band berichtet über die aktuelle Entwicklung in diesen Gebieten und bietet ein Forum für Diskussionen.
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Der Schwerpunkt des siebten Karlsruher Ökonometrie-Workshops lag auf der Anwendung Neuronaler Netze bei Finanzzeitreihen, dem Einsatz von Datamining und Maschinellen Lernverfahren bei Fragestellungen des Finanzbereichs und quantitativen Methoden zur Beurteilung von Markt- und Länderrisiken. Das Spektrum ausgewählter Referate in diesem Buch, u.a. auch von international renommierten Experten, reicht von allgemeinen Betrachtungen zur Prognose mit Neuronalen Netzen und empirischen Ergebnissen für Wechselkurse, Rentenmärkte und Absatzzahlen über die Beurteilung von Marktrisiken und die Kreditüberwachung mit Maschinellen Lernverfahren bis zur Ermittlung und Einschätzung von Länderrisiken. Dieser Band berichtet über die aktuelle Entwicklung in diesen Gebieten und bietet ein Forum für Diskussionen.
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Zustand: New. Mit Beitragen zahlreicher Fachwissenschaftler Editor(s): Bol, Georg; Nakhaeizadeh, Gholamreza; Vollmer, Karl-Heinz. Series: Wirtschaftswissenschaftliche Beitrage. Num Pages: 270 pages, 15 black & white illustrations, 39 black & white tables, biography. BIC Classification: KFF; UF; UN. Category: (G) General (US: Trade). Dimension: 235 x 155 x 15. Weight in Grams: 890. . 2000. Paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland. Bestandsnummer des Verkäufers V9783790812848
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