Kapat
0 Ürün
Alışveriş sepetinizde boş.
Kategoriler
    Filtreler
    Preferences
    Ara

    Finans Alanında Yapay Zeka ve Ekonometrik Uygulamalar

    Yayınevi : Seçkin Yayıncılık
    ISBN :9789750247989
    Sayfa Sayısı :159
    Baskı Sayısı :1
    Ebatlar :16x24 cm
    Basım Yılı :2018
    285,00 ₺
    Ekonometrik ve Hibrit Model Tahminleri

    Tükendi

    Tahmini Kargoya Veriliş Zamanı: 2-4 iş günü içerisinde tedarik edilip kargoya verilecektir.

    Finans Alanında Yapay Zeka ve Ekonometrik Uygulamalar

    Geleceğin teknolojisi olarak gösterilen yapay zekanın giderek daha fazla gündemimizi meşgul ettiği şu günlerde yapay sinir ağları ile finansı buluşturan bu kitap, okuyucuların yapay zeka teknolojilerini daha iyi özümsemesini sağlamayı hedeflemektedir.
     
    Ekonometrik yöntemlerin ve yapay zeka teknolojilerinin sıklıkla kullanıldığı finansal uygulamaları temel alarak hazırlanan bu kaynak kitabın ilk yarısında teorik bilgiler sunulmuştur. İkinci yarısında ise tahmin ve sınıflandırmada kullanılan geleneksel analiz tekniklerinin yerine son zamanlarda çeşitli yapay zeka teknolojilerinin birleşimi olan hibrit yani melez yöntemleri temel alarak geliştirilen bir finansal uygulamaya yer verilmiştir. Bu uygulama ile çeşitli yapay zeka teknolojileri ile ekonometrik yöntemlerin güçlü yönlerini tek bir modelde barındırma yeteneğine sahip olan hibrit, yani melez modeller finansal verilere uygulanmış ve bu modellerin tahmin yetenekleri ve performansları karşılaştırılmıştır.
     
    Bu eser sadece ekonometrisyenlere ve finans uzmanlarına değil, yapay zeka teknolojilerine ve uygulamalarına ilgi duyan tüm araştırmacılar ile yapay zeka teknolojilerinin sosyal bilimler alanlarında kullanımına ilgi duyan tüm lisans, yüksek lisans ve doktora öğrencilerine hitap etmeyi hedeflemektedir.
     
    Konu Başlıkları
    Ekonometrik Yöntemlerin ve Yapay Zeka Teknolojilerinin Kullanıldığı Başlıca Finansal Uygulamalar
    Geleneksel Ekonometrik Zaman Serisi Modelleri
    Ekonometrik Yöntemler ve Çeşitli Yapay Zeka Teknolojileri İle Yapılmış Başlıca Çalışmalar
    Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayeredperception) Modeli
    Hibrit Modellerin Öngörü Performansı
    NN–ARIMA Modeli Uygulanması ve Sonuçları
    NN–MS–GARCH Modeli Uygulanması ve Sonuçları
    NN–GARCH Modeli Uygulanması ve Sonuçları
    Kendi yorumunuzu yazın
    • Sadece kayıtlı kullanıcılar yorum yazabilir.
    • Kötü
    • Mükemmel

    Finans Alanında Yapay Zeka ve Ekonometrik Uygulamalar

    Geleceğin teknolojisi olarak gösterilen yapay zekanın giderek daha fazla gündemimizi meşgul ettiği şu günlerde yapay sinir ağları ile finansı buluşturan bu kitap, okuyucuların yapay zeka teknolojilerini daha iyi özümsemesini sağlamayı hedeflemektedir.
     
    Ekonometrik yöntemlerin ve yapay zeka teknolojilerinin sıklıkla kullanıldığı finansal uygulamaları temel alarak hazırlanan bu kaynak kitabın ilk yarısında teorik bilgiler sunulmuştur. İkinci yarısında ise tahmin ve sınıflandırmada kullanılan geleneksel analiz tekniklerinin yerine son zamanlarda çeşitli yapay zeka teknolojilerinin birleşimi olan hibrit yani melez yöntemleri temel alarak geliştirilen bir finansal uygulamaya yer verilmiştir. Bu uygulama ile çeşitli yapay zeka teknolojileri ile ekonometrik yöntemlerin güçlü yönlerini tek bir modelde barındırma yeteneğine sahip olan hibrit, yani melez modeller finansal verilere uygulanmış ve bu modellerin tahmin yetenekleri ve performansları karşılaştırılmıştır.
     
    Bu eser sadece ekonometrisyenlere ve finans uzmanlarına değil, yapay zeka teknolojilerine ve uygulamalarına ilgi duyan tüm araştırmacılar ile yapay zeka teknolojilerinin sosyal bilimler alanlarında kullanımına ilgi duyan tüm lisans, yüksek lisans ve doktora öğrencilerine hitap etmeyi hedeflemektedir.
     
    Konu Başlıkları
    Ekonometrik Yöntemlerin ve Yapay Zeka Teknolojilerinin Kullanıldığı Başlıca Finansal Uygulamalar
    Geleneksel Ekonometrik Zaman Serisi Modelleri
    Ekonometrik Yöntemler ve Çeşitli Yapay Zeka Teknolojileri İle Yapılmış Başlıca Çalışmalar
    Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayeredperception) Modeli
    Hibrit Modellerin Öngörü Performansı
    NN–ARIMA Modeli Uygulanması ve Sonuçları
    NN–MS–GARCH Modeli Uygulanması ve Sonuçları
    NN–GARCH Modeli Uygulanması ve Sonuçları
    >