Handbook of Financial Econometrics, Mathematics, Statistics, and Machine Learning (4 volumes)
4.3
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینکتاب های مرتبط:
خلاصه تحلیلی کتاب
کتاب Handbook of Financial Econometrics, Mathematics, Statistics, and Machine Learning (4 volumes) یک مجموعه چهارجلدی ارزشمند است که بهطور جامع به مباحث پیشرفته در حوزه Financial Econometrics، Mathematics، Statistics و Machine Learning میپردازد. این مجموعه توسط Cheng Few Lee و John C. Lee ویرایش شده و رویکردی میانرشتهای را در پیوند میان نظریه و کاربردهای عملی ارائه میدهد.
غنای محتوایی این اثر، پژوهشگران، دانشجویان دکتری، و متخصصان صنعت مالی را قادر میسازد تا از جدیدترین روشهای کمی در تحلیل دادههای مالی استفاده کنند. هر جلد، موضوعات خاصی را با نگاه تحلیلی عمیق بررسی کرده و با استفاده از مقالات نویسندگان برجسته، مباحث پیچیده را به شکلی نظاممند بیان میکند.
از ویژگیهای متمایز این کتاب، پوشش همزمان مباحث کلاسیک و نوین است؛ از برآورد مدلهای Econometric اولیه تا تکنیکهای Machine Learning، از روشهای آماری سنتی تا الگوهای پیشبینی مبتنی بر هوش مصنوعی.
نکات کلیدی و کاربردی
این کتاب به عنوان یک مرجع مستقل، پنج نکته کلیدی را برای مخاطبان ارائه میکند که ارزش استفاده عملی آن را دوچندان میکند. این نکات شامل رویکرد دقیق به مدلسازی، استفاده بهینه از دادهها، ترکیب روشهای سنتی با فناوریهای نوین و درک عمیق از ارتباط نظریه و عمل است.
اولاً، روشهای Econometric پیشرفته در این کتاب همراه با نمونههای کاربردی ارائه شدهاند که به خواننده امکان میدهند مهارت تحلیل دادههای پیچیده را بهدست آورد.
ثانیاً، بحثهای مرتبط با Machine Learning بهگونهای طراحی شدهاند که هم برای تازهواردها و هم برای متخصصان قابلفهم باشند.
ثالثاً، تاکید بر فراهمآوردن ابزارهای آماری دقیق، این اثر را از بسیاری منابع مشابه متمایز میکند.
چهارماً، پیوند نظریه ریاضی با کاربردهای آن در بازارهای مالی باعث شده کتاب رویکردی جامع به مسائل ارائه دهد.
و نهایتاً، پوشش میانرشتهای، این اثر را به پلی بین آکادمیا و صنعت تبدیل کرده است.
نقلقولهای ماندگار
در میان مباحث دقیق این کتاب، برخی نکات و جملهها هستند که برای پژوهشگر و خواننده جدی باقی میمانند. این جملهها نه تنها خلاصهای از دیدگاههای علمیاند بلکه احساس تعهد به دقت و عمق پژوهش را نشان میدهند.
"پیشرفت در علوم مالی نه تنها وابسته به مدلسازی دقیق است، بلکه نیازمند درک شهودی از پویایی دادهها و بازارها میباشد." نامشخص
"ترکیب Mathematics، Statistics و Machine Learning دریچهای تازه به پیشبینیهای مالی باز میکند." نامشخص
چرا این کتاب اهمیت دارد
در عصر دادهمحور امروز، توانایی تحلیل دقیق و علمی دادههای مالی، مبنای تصمیمگیری هوشمندانه در سرمایهگذاری و سیاستگذاری اقتصادی است. این کتاب با پوشش همزمان چهار حوزه کلیدی، ابزارهای لازم برای این تحلیل را ارائه میدهد.
علاوه بر جنبه آموزشی، این مجموعه بهعنوان مرجعی پژوهشی معتبر، مورد استفاده محققان دانشگاهی برای توسعه نظریههای تازه و آزمایش مدلهای پیشرفته قرار میگیرد. اهمیت آن در این است که بدون اتکا به اطلاعات تاییدنشده، محتوای خود را با پشتوانه علمی قوی عرضه کرده است.
از سوی دیگر، برای فعالان صنعت مالی، این کتاب منبعی عملی است که به تصمیمگیری مبتنی بر داده و کاهش ریسک کمک میکند. ترکیب روشهای آماری سنتی با Machine Learning مدرن، رویکردی ویژه در تحلیلهای مالی بهوجود آورده است.
نتیجهگیری الهامبخش
کتاب Handbook of Financial Econometrics, Mathematics, Statistics, and Machine
This four-volume handbook covers important concepts and tools used in the fields of financial econometrics, mathematics, statistics, and machine learning. Econometric methods have been applied in asset pricing, corporate finance, international finance, options and futures, risk management, and in stress testing for financial institutions. This handbook discusses a variety of econometric methods, including single equation multiple regression, simultaneous equation regression, and panel data analysis, among others. It also covers statistical distributions, such as the binomial and log normal distributions, in light of their applications to portfolio theory and asset management in addition to their use in research regarding options and futures contracts.In both theory and methodology, we need to rely upon mathematics, which includes linear algebra, geometry, differential equations, Stochastic differential equation (Ito calculus), optimization, constrained optimization, and others. These forms of mathematics have been used to derive capital market line, security market line (capital asset pricing model), option pricing model, portfolio analysis, and others.In recent times, an increased importance has been given to computer technology in financial research. Different computer languages and programming techniques are important tools for empirical research in finance. Hence, simulation, machine learning, big data, and financial payments are explored in this handbook.Led by Distinguished Professor Cheng Few Lee from Rutgers University, this multi-volume work integrates theoretical, methodological, and practical issues based on his years of academic and industry experience.
دانلود رایگان مستقیم
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
دسترسی به کتابها از طریق پلتفرمهای قانونی و کتابخانههای عمومی نه تنها از حقوق نویسندگان و ناشران حمایت میکند، بلکه به پایداری فرهنگ کتابخوانی نیز کمک میرساند. پیش از دانلود، لحظهای به بررسی این گزینهها فکر کنید.
این کتاب رو در پلتفرم های دیگه ببینید
WorldCat به شما کمک میکنه تا کتاب ها رو در کتابخانه های سراسر دنیا پیدا کنید
امتیازها، نظرات تخصصی و صحبت ها درباره کتاب را در Goodreads ببینید
کتابهای کمیاب یا دست دوم را در AbeBooks پیدا کنید و بخرید
1399
بازدید4.3
امتیاز0
نظر98%
رضایتنظرات:
4.3
بر اساس 0 نظر کاربران
Questions & Answers
Ask questions about this book or help others by answering
No questions yet. Be the first to ask!