Machine learning methods in finance

Категория: экономика
Скачивание доступно только для авторизованных пользователей
Авторы (ПГУ): Тусков Андрей Анатольевич [100]  
Авторы (внеш.): Карачун Ирина Андреевна [0], Винничек Любовь Борисовна [0]
Аннотация: This article focuses on supervised learning and reinforcement learning. These areas overlap most with econometrics, predictive modelling, and optimal control in finance. We choose to focus on how to cast machine learning into various financial modelling and decision frameworks. This work introduces the industry context for machine learning in finance, discussing the critical events that have shaped the finance industry’s need for machine learning and the unique barriers to adoption. The finance industry has adopted machine learning to varying degrees of sophistication. Some key examples demonstrate the nature of machine learning and how it is used in practice. In particular, we begin to address many finance practitioner’s concerns that neural networks are a “black-box” by showing how they are related to existing well-established techniques such as linear regression, logistic regression, and autoregressive time series models. Neural networks can be shown to reduce to other well-known statistical techniques and are adaptable to time series data.
Тип: Статья
Вид: электронное немультимедийное издание
Количество частей: 1
Год издания: 2021
Издательство: EDP ​​Sciences
Где опубликовано: Зарубежный журнал
Индексация: Индексация отсутствует
Целевая аудитория: Исследователь
Целевое назначение: Научно-популярное
Лицензия: Нет ограничений
Ограничения: Нет ограничений
Правообладатель: авторы
DOI: https://doi.org/10.1051/shsconf/202111005012
Библиографическая ссылка: Machine learning methods in finance Irina Karachun, Lyubov Vinnichek and Andrey Tuskov SHS Web Conf., 110 (2021) 05012 DOI: https://doi.org/10.1051/shsconf/202111005012
Внешняя веб-ссылка: https://www.shs-conferences.org/articles/shsconf/abs/2021/21/shsconf_icemt2021_05012/shsconf_icemt2021_05012.html
Язык: Английский
Место хранения:Вне ПГУ
Дата размещения:08.12.2022
Владелец:Тусков Андрей Анатольевич
Ссылка на ресурс:
http://elib.pnzgu.ru/library/1669667274
Формат: Не указан