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Time Series Forecasting using Machine Learning
Tsung-wu Ho (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book uses R package, iForecast, to conduct financial economic time series forecasting with machine learning methods, especially the generation of dynamic forecasts out-of-sample. Machine learning methods cover enet, random forecast, gbm, and autoML etc., including binary economic time series. The book explains the problem about the generation of recursive forecasts in machine learning… framework, under which, there are no covariates, namely, input (independent) variables. This case is pretty common in real decision environment, for example, the decision-making wants 6-month forecasts in the real future, under which there are no covariates available; therefore, practitioners use recursive or multistep, forecasts. Besides macro-econometric modelling which uses VAR (vector autoregression) to overcome the problem of multivariate regression, this book offers a Machine-Learning VAR routine, which is found to improve the performance of multistep forecasting. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
31.08.2025
Sprache
Englisch
EAN
9783031979453
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Tsung-wu Ho
Seitenanzahl
131
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Case Studies with R and iForecast
Schlagwörter
economic time series forecasting, machine learning,, multistep, Combination Forecasts, Econometric Forecasting, Neural network
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
K - Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management
UFM - Mathematische und statistische Software
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Palgrave Macmillan, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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