Contact
Cum să cumpăr
Livrare
Consilier de cumpărături
Prediction of nonlinear nonstationary time series data
A Digital Filter and Support Vector Regression
engleză
160 b
Până la 30 de zile pentru returnare
Clienții au cumpărat de asemenea
/
Carte broșată
83.47
lei
/
Carte broșată
34.24
lei
/
Copertă tare
124.59
lei
/
Carte broșată
117.72
lei
/
Carte broșată
212.87
lei
Volatility is a critical parameter when measuring the size of the errors made in modelling returns and other nonlinear nonstationary time series data. The Autoregressive Integrated Moving-Average (ARIMA) model is a linear process in time series; whilst in the nonlinear system, the Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) and Markov Switching GARCH (MS-GARCH) models have been widely applied. In statistical learning theory, Support Vector Regression (SVR) plays a significant role in predicting nonlinear and nonstationary time series data. The book contains a new class model comprised a combination of a novel derivative Empirical Mode Decomposition (EMD), averaging intrinsic mode function (aIMF) and a novel of multiclass SVR using mean reversion and coefficient of variance (CV) to predict financial data i.e. EUR-USD exchange rates. The novel aIMF is capable of smoothing and reducing noise, whereas the novel of multiclass SVR model can predict exchange rates.
Informații despre carte
engleză
Categorii
Dăruiește această carte chiar astăzi
Este foarte ușor
1 Adaugă cartea în coș și selectează Livrează ca un cadou 2 Îți vom trimite un voucher în schimb 3 Cartea va ajunge direct la adresa destinataruluiAr putea de asemenea, să te intereseze
/
Carte broșată
58.28
lei
/
Carte broșată
69.11
lei
/
Carte broșată
66.92
lei
/
Carte broșată
205.89
lei
/
Carte broșată
285.32
lei
Bună ziua! Sunt Libroamiko, consilierul dumneavoastră de cărți.
Cu ce vă pot ajuta?