Контакт
Как се пазарува?
Доставка
Наръчник за пазаруване
Prediction of nonlinear nonstationary time series data
A Digital Filter and Support Vector Regression
Английски език
160 b
До 30 дни за връщане на стоки
Клиентите са закупили също
/
С меки корици
33.19
€
64.92 лв
/
С меки корици
6.85
€
13.40 лв
/
С твърди корици
24.50
€
47.91 лв
/
С меки корици
23.17
€
45.31 лв
/
С меки корици
40.15
€
78.52 лв
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.
Информация за книгата
Английски език
Категории
Подарете тази книга днес
Лесно е
1 Добавете книгата в количката си и изберете Доставка като подарък 2 В замяна ще ви изпратим ваучер 3 Книгата ще пристигне на адреса на получателяМоже би ще Ви заинтересува
/
С меки корици
10.48
€
20.50 лв
/
С меки корици
13.04
€
25.50 лв
/
С меки корици
12.02
€
23.50 лв
/
С меки корици
36.93
€
72.22 лв
/
С твърди корици
143.42
€
280.51 лв
/
С меки корици
53.81
€
105.23 лв
Здравейте! Аз съм Libroamiko, вашият книжен съветник.
Как мога да ви помогна?