Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Tài Chính - Ngân Hàng
Ngân hàng - Tín dụng
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_2
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_2
Xuân Liễu
85
27
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Tham khảo tài liệu 'elsevier, neural networks in finance 2005_2', tài chính - ngân hàng, ngân hàng - tín dụng phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | Part I Econometric Foundations 11 2 What Are Neural Networks 2.1 Linear Regression Model The rationale for the use of the neural network is forecasting or predicting a given target or output variable y from information on a set of observed input variables x. In time series the set of input variables x may include lagged variables the current variables of x and lagged values of y. In forecasting we usually start with the linear regression model given by the following equation yt ỳ k Xk t kt kt N 0 Ơ2 2.1a 2.1b where the variable et is a random disturbance term usually assumed to be normally distributed with mean zero and constant variance Ơ2 and -k represents the parameters to be estimated. The set of estimated parameters is denoted -k while the set of forecasts of y generated by the model with the coefficient set j3k is denoted by yt . The goal is to select j3k to minimize the sum of squared differences between the actual observations y and the observations predicted by the linear model y. In time series the input and output variables y x have subscript t denoting the particular observation date with the earliest .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_1
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_2
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_3
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_4
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_5
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_6
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_7
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_8
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_9
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_10
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.