Econometrics machine learning (35 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: Brand New. 336 pages. 6.18x0.71x9.25 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2022
Serie: Buch 52 von 54 - Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Machine Learning for Econometrics is a book for economists seeking to grasp modern machine learning techniques - from their predictive performance to the revolutionary handling of unstructured data - in order to establish causal relationships from data. The volume covers automatic variable se…lection in various high-dimensional contexts, estimation of treatment effect heterogeneity, natural language processing (NLP) techniques, as well as synthetic control and macroeconomic forecasting. The foundations of machine learning methods are introduced to provide both a thorough theoretical treatment of how they can be used in econometrics and numerous economic applications, and each chapter contains a series of empirical examples, programs, and exercises to facilitate the reader's adoption and implementation of the techniques.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - In an era where geo-located point data has become the backbone of socio-economic, environmental, and urban research, understanding spatial density is crucial. Yet the tools for analysing this data have remained scattered and incomplete. Modelling Spatial Density fills a significant gap by pro…viding a comprehensive, practical, and user-friendly guide to modelling spatial density using cutting-edge quantitative methods. Bridging the worlds of spatial statistics, spatial econometrics, and spatial machine learning, Kopczewska introduces a range of established and novel techniques, made accessible through intuitive explanations, open data, and reproducible R code. Lesser and well-known methods are elegantly combined and discussed in non-mathematical language that is accessible to social scientists. The book makes a significant contribution to the synthesis, development, and application of spatial quantitative methods for spatial density in the social and environmental sciences. Writing for researchers, policymakers, and analysts, the author demystifies complex methods, making them accessible to non-mathematicians while maintaining the rigour expected by specialists. With a focus on practical applications, empirical examples, and actionable insights, this resource empowers readers to turn data into evidence for decision-making. Whether you are exploring urban dynamics, environmental challenges, or socio-economic phenomena, this book provides the essential tools for spatial analysis, bringing clarity and precision to your research.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Reactive PublishingDiscover the power of data-driven trading with Quantitative Trading Strategies with Python. Whether you're a seasoned quant, aspiring algorithmic trader, or Python developer looking to break into finance, this practical guide delivers battle-tested techniques to design, bac…ktest, and deploy profitable trading systems in today's competitive markets.Master the full quantitative trading pipeline: - Econometrics Foundations: Build robust statistical models using OLS, ARIMA, GARCH, cointegration, and regime-switching frameworks to identify market inefficiencies and forecast volatility.- Machine Learning for Alpha Generation: Implement supervised and unsupervised algorithms, including random forests, gradient boosting, LSTM networks, and reinforcement learning, to discover hidden patterns and adaptive trading signals.- Algorithmic Execution: Engineer high-performance execution engines with vectorized backtesting (pandas & NumPy), event-driven simulations (Backtrader & Zipline), risk management overlays, and low-latency order routing strategies.- End-to-End System Design: Combine econometrics, ML, and execution into production-ready strategies with walk-forward optimization, Monte Carlo simulations, transaction cost modeling, and portfolio optimization.Packed with complete, ready-to-run Python code (GitHub repository included), real-world market data examples, and clear explanations, this book bridges theory and practice. Learn how to avoid common pitfalls like overfitting, survivorship bias, and curve-fitting while implementing institutional-grade risk controls and performance attribution.Perfect for: - Quantitative analysts and traders seeking to systematize their edge- Python developers entering fintech and hedge funds- Students and researchers in financial engineering- Anyone ready to move beyond discretionary trading into automated, data-driven profitsVincent Bisette draws on years of hands-on experience in quantitative research and algorithmic trading to provide clear, actionable insights that translate directly into trading performance.Take your trading to the next level, turn data into consistent alpha with Python. Start building sophisticated quantitative strategies today.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2022
Serie: Buch 52 von 54 - Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics
- Hardcover
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Verlag: Springer, 2023
Serie: Buch 52 von 54 - Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics
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Verlag: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2023
Serie: Buch 52 von 54 - Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2022
Serie: Buch 52 von 54 - Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics
- Hardcover
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Hardcover. Zustand: Brand New. 352 pages. 6.89x1.02x9.96 inches. In Stock.
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Verlag: Springer, 2023
Serie: Buch 52 von 54 - Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Econometrics with Machine Learning | Felix Chan (u. a.) | Taschenbuch | Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics | xxii | Englisch | 2023 | Springer | EAN 9783031151514 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[a…t]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
- Hardcover
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Hardcover. Zustand: Brand New. 336 pages. 6.14x0.75x9.21 inches. In Stock.
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Verlag: Springer, Springer, 2022
Serie: Buch 52 von 54 - Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics
- Hardcover
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book helps and promotes the use of machine learning tools and techniques in econometrics and explains how machine learning can enhance and expand the econometrics toolbox in theory and in practice.Throughout the volume, the authors raise and answer six… questions: 1) What are the similarities between existing econometric and machine learning techniques 2) To what extent can machine learning techniques assist econometric investigation Specifically, how robust or stable is the prediction from machine learning algorithms given the ever-changing nature of human behavior 3) Can machine learning techniques assist in testing statistical hypotheses and identifying causal relationships in 'big data 4) How can existing econometric techniques be extended by incorporating machine learning concepts 5) How can new econometric tools and approaches be elaborated on based on machine learning techniques 6) Is it possible to develop machine learning techniques furtherand make them even more readily applicable in econometrics As the data structures in economic and financial data become more complex and models become more sophisticated, the book takes a multidisciplinary approach in developing both disciplines of machine learning and econometrics in conjunction, rather than in isolation. This volume is a must-read for scholars, researchers, students, policy-makers, and practitioners, who are using econometrics in theory or in practice.
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2023
Serie: Buch 52 von 54 - Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book helps and promotes the use of machine learning tools and techniques in econometrics and explains how machine learning can enhance and expand the econometrics toolbox in theory and in practice.Throughout the volume, the authors raise and ans…wer six questions: 1) What are the similarities between existing econometric and machine learning techniques 2) To what extent can machine learning techniques assist econometric investigation Specifically, how robust or stable is the prediction from machine learning algorithms given the ever-changing nature of human behavior 3) Can machine learning techniques assist in testing statistical hypotheses and identifying causal relationships in 'big data 4) How can existing econometric techniques be extended by incorporating machine learning concepts 5) How can new econometric tools and approaches be elaborated on based on machine learning techniques 6) Is it possible to develop machine learning techniques furtherand make them even more readily applicable in econometrics As the data structures in economic and financial data become more complex and models become more sophisticated, the book takes a multidisciplinary approach in developing both disciplines of machine learning and econometrics in conjunction, rather than in isolation. This volume is a must-read for scholars, researchers, students, policy-makers, and practitioners, who are using econometrics in theory or in practice.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature, 2023
Serie: Buch 52 von 54 - Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics
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Paperback. Zustand: Brand New. 393 pages. 9.25x6.10x0.81 inches. In Stock.
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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In the last decades, machine learning techniques - especially techniques of deep learning - led to numerous successes in many application areas, including economics. The use of machine learning in economics is the main focus of this book; however, th…e book also describes the use of more traditional econometric techniques. Applications include practically all major sectors of economics: agriculture, health (including the impact of Covid-19), manufacturing, trade, transportation, etc. Several papers analyze the effect of age, education, and gender on economy - and, more generally, issues of fairness and discrimination.We hope that this volume will:help practitioners to become better knowledgeable of the state-of-the-art econometric techniques, especially techniques of machine learning,and help researchers to further develop these important research directions. We want to thank all the authors for their contributions and all anonymous referees for their thorough analysis and helpful comments.
