多变量金融时间序列的深度学习
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- iBooker it-ebooks
- Tongue
- Chinese
- Leaves
- 94
- Series
- it-ebooks-extra
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<p>《多元时间序列模型》一书中,作者讨论了五种主要的时间序列数据建模方法:自回归整合移动平均模型、同时方程模型、误差纠正模型和向量自回归模型,同时,本书还举出了向量自回归模型的两个实例,解释了如何使用这种模型。在本书的附录部分,作者讨论了如何选用适合时间序列分析的统计软件。</p>
<p>《连续时间金融》(修订版)从代理人可以在连续时间中调整其决策这样一个模型出发,发展了金融数学和金融经济理论。时间和不确定性是影响金融经济行为的核心要素。也正是时间和不确定性二者相互作用的复杂性,为金融研究提出了智力上的挑战并使之激动之心。正确分析二者相互作用的影响,通常需要复杂的分析工具。实际上,高深的数学训练已经成为本领域研究者必备的条件。然而,尽管它的数学很复杂,但金融理论还是对金融实践产生了直接的、巨大的影响。只要我们随便将当前的实践与20年前的实践比较一下,就足以发现有效市场理论、投资组合选择、风险分析以及未定权益定价理论对货币管理、金融中介机构、投资银行、公司金融以及资本预算程
<p>《深度学习的数学》基于丰富的图示和具体示例,通俗易懂地介绍了深度学习相关的数学知识。第1章介绍神经网络的概况;第2章介绍理解神经网络所需的数学基础知识;第3章介绍神经网络的最优化;第4章介绍神经网络和误差反向传播法;第5章介绍深度学习和卷积神经网络。书中使用Excel进行理论验证,帮助读者直观地体验深度学习的原理。</p>