La monografia è dedicata allo studio dei metodi di previsione degli indicatori economici basati sull'analisi delle serie temporali in un contesto caratterizzato da crescente incertezza e volatilità dell'economia contemporanea. Vengono esaminati i fondamenti teorici della modellizzazione dei processi dinamici e viene presentata una rassegna sistematica degli approcci statistici classici (AR, ARIMA, modelli di livellamento esponenziale e altri) e dei moderni metodi di apprendimento automatico, comprese le reti neurali e gli algoritmi di gradient boosting. Particolare attenzione è dedicata ai criteri di selezione di un modello adeguato alle specifiche condizioni economiche, alle questioni relative alla pre-elaborazione dei dati, alla valutazione dell'accuratezza e della stabilità delle previsioni.
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