Financial Modeling Excellence (eBook)
122 Seiten
tredition (Verlag)
978-3-384-35075-6 (ISBN)
The book further explores state space models and the Kalman filter, offering insights into their implementation and applications in stock price predictions. Hidden Markov models (HMM), Bayesian models, and stochastic processes are also thoroughly examined, with a focus on their mathematical formulations, parameter estimation techniques, and real-world applications. Case studies and practical examples are provided throughout the book to illustrate the effectiveness of these models in financial analysis. This edition also introduces advanced techniques and future directions for each model, ensuring that readers are equipped with the latest tools and knowledge in the field.
This is the third edition of the series, following the first edition titled Stock Price Predictions: An Introduction to Probabilistic Models and the second edition titled Forecasting Stock Prices: Mathematics of Probabilistic Models. This third edition continues to build on the foundation laid by its predecessors, offering new insights and innovations in financial modeling. As the first series of this edition, readers can look forward to the next series, which will be released soon, providing even more advanced techniques and applications in stock price predictions.
I have completed MBA, ACCA (Knowledge Level), BBA, O and A levels. I have ten years of business experience. I always try to be better so i always research on something which might bring new knowledge to the world. I did research work all my life so i enjoy doing it whenever i get a chance to work on new book project.
Erscheint lt. Verlag | 9.9.2024 |
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Verlagsort | Ahrensburg |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Sachbuch/Ratgeber ► Beruf / Finanzen / Recht / Wirtschaft ► Geld / Bank / Börse |
Schlagworte | Analysis • Finance • Forecasting • Modeling • Predictions • shares prices • Stock exchange • Stock Prices |
ISBN-10 | 3-384-35075-8 / 3384350758 |
ISBN-13 | 978-3-384-35075-6 / 9783384350756 |
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Größe: 321 KB
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