Modellierung der Aktienkursvolatilität - Njagi, Henry;Waititu, Anthony;Wanjoya, Anthony
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Die Modellierung von Zeitreihendaten ist in einer dynamischen Welt sehr wichtig. Der Bereich der Statistik ist durch den Einsatz maschineller Lerntechniken bei der Modellierung sowohl linearer als auch nichtlinearer Zeitreihendaten sehr anwendbar geworden. Das künstliche neuronale Netz, ein maschinelles Lernverfahren, hat durch seine Fähigkeit, das Verhalten von Menschen bei der Anpassung an die unmittelbare Umgebung nachzuahmen, das Interesse der Statistik geweckt. Es wurde verwendet, um seine Eigenschaften im Bereich der Wirtschaft zur Modellierung der Aktienkursvolatilität zu entwickeln.

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Produktbeschreibung
Die Modellierung von Zeitreihendaten ist in einer dynamischen Welt sehr wichtig. Der Bereich der Statistik ist durch den Einsatz maschineller Lerntechniken bei der Modellierung sowohl linearer als auch nichtlinearer Zeitreihendaten sehr anwendbar geworden. Das künstliche neuronale Netz, ein maschinelles Lernverfahren, hat durch seine Fähigkeit, das Verhalten von Menschen bei der Anpassung an die unmittelbare Umgebung nachzuahmen, das Interesse der Statistik geweckt. Es wurde verwendet, um seine Eigenschaften im Bereich der Wirtschaft zur Modellierung der Aktienkursvolatilität zu entwickeln.
Autorenporträt
El Sr. Henry Njagi tiene un máster en Estadística Aplicada y una licenciatura en Matemáticas (Estadística) e Informática por la Universidad Jomo Kenyatta de Agricultura y Tecnología, en Nairobi (Kenia). Ha trabajado como profesor asistente, supervisor de proyectos académicos y formador en el campo de la estadística.