Exzellente Finanzmodellierung: Innovative Ans tze f r Aktienprognosen (Third Edition) bietet eine umfassende und fortgeschrittene Untersuchung verschiedener probabilistischer Modelle, die bei Aktienkursprognosen verwendet werden. Das Buch beginnt mit einer eingehenden Analyse von Zeitreihendaten und behandelt wesentliche Themen wie Stationarit t, Trend- und Saisonalit tsanalyse und Zeitreihendekomposition. Anschlie end werden autoregressive Modelle (AR), Modelle des gleitenden Durchschnitts (MA) und deren Kombinationen, einschlie lich ARMA- und ARIMA-Modelle, behandelt. Jedes Kapitel enth lt ausf hrliche Erkl rungen zur Modellauswahl, Parametersch tzung, Diagnose und Validierung sowie zu praktischen Anwendungen in der Finanzprognose. Das Buch befasst sich au erdem mit Zustandsraummodellen und dem Kalman-Filter und bietet Einblicke in deren Implementierung und Anwendungen bei der Aktienkursprognose. Hidden-Markov-Modelle (HMM), Bayes'sche Modelle und stochastische Prozesse werden ebenfalls gr ndlich untersucht, wobei der Schwerpunkt auf ihren mathematischen Formulierungen, Parametersch tzungsverfahren und realen Anwendungen liegt. Das gesamte Buch enth lt Fallstudien und praktische Beispiele, die die Wirksamkeit dieser Modelle in der Finanzanalyse veranschaulichen.
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