9780471920830 - bayesian methods in finance (frank j. fabozzi series) von rachev, svetlozar t.; hsu, john s. j.; bagasheva, biliana s.; fabozzi, frank j. (10 Ergebnisse)
Bayesian Methods in Finance
Fabozzi, Frank J., Bagasheva, Biliana S., Rachev, Svetlozar T., Hsu, John S. J.
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Bayesian Methods in Finance
Fabozzi, Frank J., Bagasheva, Biliana S., Rachev, Svetlozar T., Hsu, John S. J.
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Bayesian Methods in Finance (Frank J. Fabozzi Series)
Rachev, Svetlozar T.,Hsu, John S. J.,Bagasheva, Biliana S.,Fabozzi, Frank J.
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Bayesian Methods in Finance (Frank J. Fabozzi Series)
Rachev, Svetlozar T.; Hsu, John S. J.; Bagasheva, Biliana S.; Fabozzi, Frank J.
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Bayesian Methods in Finance
Rachev, Svetlozar T./ Hsu, John S. J./ Bagasheva, Biliana S./ Fabozzi, Frank J.
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Zustand: New. Bayesian Methods in Finance explains and illustrates the foundations of the Bayesian methodology in clear and accessible terms. It provides a unified examination of the use of the Bayesian theory and practice to analyze and evaluate asset management. Series: Frank J. Fabozzi Series. Num Pages: 330 pages, Illustrati…ons. BIC Classification: KFF. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 154 x 231 x 33. Weight in Grams: 572. . 2008. 1st Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - An accessible overview of the theory and practice of Bayesian Methods in FinanceThis first-of-its-kind book explains and illustrates the fundamentals of the Bayesian methodology and their applications to finance in clear and accessible terms.Bayesian Methods in Finance provides a unified examination… of the use of Bayesian theory and practice in portfolio and risk management-explaining the concepts and techniques that can be applied to real-world financial problems.This book is a guide to using Bayesian methods and, notably, the Markov Chain Monte Carlo toolbox to: incorporate prior views of an analyst or a fund manager into the asset allocation process; estimate and predict volatility; improve risk forecasts; and combine the conclusions of different models. Each application presentation begins with the basics, works through the traditional 'frequentist' perspective, and then follows with the Bayesian treatment.This invaluable resource presents a theoretically sound framework for combining various sources of information and a robust estimation setting that explicitly incorporates estimation risk, and brings within reach the flexibility to handle complex and realistic models.
