Modélisation de la volatilité du prix des actions - Henry, Henry;Waititu, Anthony;Wanjoya, Anthony
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La modélisation des données de séries chronologiques est essentielle dans un monde dynamique. Le domaine des statistiques est devenu très applicable grâce à l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique lors de la modélisation de données de séries chronologiques linéaires et non linéaires. Le réseau neuronal artificiel, une machine d'apprentissage, a suscité un intérêt dans le domaine des statistiques par sa capacité à imiter le comportement des êtres humains en s'adaptant à leur environnement immédiat. Il a été utilisé pour développer ses caractéristiques dans le domaine de l'économie pour modéliser la volatilité du prix des actions.…mehr

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Produktbeschreibung
La modélisation des données de séries chronologiques est essentielle dans un monde dynamique. Le domaine des statistiques est devenu très applicable grâce à l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique lors de la modélisation de données de séries chronologiques linéaires et non linéaires. Le réseau neuronal artificiel, une machine d'apprentissage, a suscité un intérêt dans le domaine des statistiques par sa capacité à imiter le comportement des êtres humains en s'adaptant à leur environnement immédiat. Il a été utilisé pour développer ses caractéristiques dans le domaine de l'économie pour modéliser la volatilité du prix des actions.
Autorenporträt
M. Henry Njagi est titulaire d'un Master of Science en statistiques appliquées, d'un Bachelor of Science en mathématiques (statistiques) et en informatique de l'Université Jomo Kenyatta d'agriculture et de technologie, à Nairobi, au Kenya. Il a travaillé en tant que maître de conférences, superviseur de projets universitaires et formateur dans le domaine des statistiques.