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2: Computational Intelligence in Economics and Finance Vol. II - edizione con copertina flessibile

ISBN: 3642091938

Taschenbuch, [EAN: 9783642091933], Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg, Book, [PU: Springer Berlin Heidelberg], Springer Berlin Heidelberg, Computational Intelligence i… Altro …

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Computational Intelligence in Economics and Finance - Paul P. Wang; Tzu-Wen Kuo
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Paul P. Wang; Tzu-Wen Kuo:
Computational Intelligence in Economics and Finance - edizione con copertina flessibile

2005

ISBN: 9783642091933

Computational intelligence (CI), as an alternative to statistical and econometric approaches, has been applied to a wide range of economics and finance problems in recent years, for examp… Altro …

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Computational Intelligence in Economics and Finance - Paul P. Wang; Tzu-Wen Kuo
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Computational Intelligence in Economics and Finance - edizione con copertina flessibile

2010, ISBN: 9783642091933

edizione con copertina rigida

Volume II, Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2007, Softcover, Buch, [PU: Springer Berlin]

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Tzu-Wen Kuo:
Computational Intelligence in Economics and Finance - nuovo libro

ISBN: 9783642091933

Livre, [PU: Springer, Berlin/Heidelberg/New York, NY]

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Dati bibliografici del miglior libro corrispondente

Dettagli del libro
Computational Intelligence in Economics and Finance

Readers will find, in this highly relevant and groundbreaking book, research ranging from applications in financial markets and business administration to various economics problems. Not only are empirical studies utilizing various CI algorithms presented, but so also are theoretical models based on computational methods. In addition to direct applications of computational intelligence, readers can also observe how these methods are combined with conventional analytical methods such as statistical and econometric models to yield preferred results.

Informazioni dettagliate del libro - Computational Intelligence in Economics and Finance


EAN (ISBN-13): 9783642091933
ISBN (ISBN-10): 3642091938
Copertina rigida
Copertina flessibile
Anno di pubblicazione: 2010
Editore: Springer Berlin
248 Pagine
Peso: 0,380 kg
Lingua: eng/Englisch

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ISBN/EAN: 9783642091933

ISBN - Stili di scrittura alternativi:
3-642-09193-8, 978-3-642-09193-3
Stili di scrittura alternativi e concetti di ricerca simili:
Autore del libro : heng chen, wang shu, paul chen, tzu, wenner
Titolo del libro: springe, economics


Dati dell'editore

Autore: Paul P. Wang; Tzu-Wen Kuo
Titolo: Computational Intelligence in Economics and Finance - Volume II
Editore: Springer; Springer Berlin
228 Pagine
Anno di pubblicazione: 2010-10-15
Berlin; Heidelberg; DE
Stampato / Fatto in
Peso: 0,454 kg
Lingua: Inglese
106,99 € (DE)
109,99 € (AT)
118,00 CHF (CH)
POD
XIV, 228 p. 64 illus.

BC; Artificial Intelligence; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Informatik; Künstliche Intelligenz; Verstehen; Administration; Computational Intelligence; Forecasting; Fuzzy; Fuzzy Logic; Genetic Programming; Neural Networks; Self-Organizing Maps; Support Vector Machines; intelligence; learning; machine learning; modeling; organization; programming; Finance, general; Computer Appl. in Administrative Data Processing; Information Systems Applications (incl. Internet); Artificial Intelligence; Financial Economics; Computer Application in Administrative Data Processing; Computer and Information Systems Applications; Finanzenwesen und Finanzindustrie; Computer-Anwendungen in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften; Angewandte Informatik; BB

Computational Intelligence in Economics and Finance: Shifting the Research Frontier.- An Overview of Insurance Uses of Fuzzy Logic.- Forecasting Agricultural Commodity Prices using Hybrid Neural Networks.- Nonlinear Principal Component Analysis for Withdrawal from the Employment Time Guarantee Fund.- Estimating Female Labor Force Participation through Statistical and Machine Learning Methods: A Comparison.- An Application of Kohonen’s SOFM to the Management of Benchmarking Policies.- Trading Strategies Based on K-means Clustering and Regression Models.- Comparison of Instance-Based Techniques for Learning to Predict Changes in Stock Prices.- Application of an Instance Based Learning Algorithm for Predicting the Stock Market Index.- Evaluating the Efficiency of Index Fund Selections Over the Fund’s Future Period.- Failure of Genetic-Programming Induced Trading Strategies: Distinguishing between Efficient Markets and Inefficient Algorithms.- Nonlinear Goal-Directed CPPI Strategy.- Hybrid-Agent Organization Modeling: A Logical-Heuristic Approach.

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