Диссертация (Формирование портфеля акций на фондовом рынке с использованием непараметрических методов), страница 18

PDF-файл Диссертация (Формирование портфеля акций на фондовом рынке с использованием непараметрических методов), страница 18 Экономика (41824): Диссертация - Аспирантура и докторантураДиссертация (Формирование портфеля акций на фондовом рынке с использованием непараметрических методов) - PDF, страница 18 (41824) - СтудИзба2019-05-20СтудИзба

Описание файла

Файл "Диссертация" внутри архива находится в папке "Формирование портфеля акций на фондовом рынке с использованием непараметрических методов". PDF-файл из архива "Формирование портфеля акций на фондовом рынке с использованием непараметрических методов", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "экономика" из Аспирантура и докторантура, которые можно найти в файловом архиве НИУ ВШЭ. Не смотря на прямую связь этого архива с НИУ ВШЭ, его также можно найти и в других разделах. , а ещё этот архив представляет собой кандидатскую диссертацию, поэтому ещё представлен в разделе всех диссертаций на соискание учёной степени кандидата экономических наук.

Просмотр PDF-файла онлайн

Текст 18 страницы из PDF

(1994), “Using neural nets to manageinvestments,” AI Expert, № 9, pages 16–2126.BeaverH. (1966), “Financial ratios as predictors of failures.Empirical Research in Accounting” , Supplement to Journal ofAccounting Research, №72, pages 71-11127.Belton V. and Stewart T. (2001), Multiple Criteria Decision Analysis:An Integrated Approach, Kluwer Academic Publishers28.Bergerson K.

and Wunsch D., (1991),“A commodity tradingmodelbased on a neural network-expert system hybrid”, Proceedingsof the IEEE International Conference on Neural Networks, Seattle,Washington, pages 289–29329.Berry H. and Trigueiros D. (1993), Applying neuralnetworks to theextraction of knowledge from accounting reports: A classificationstudy, Neural Networks in Finance and Investing, eds. R. R. Trippiand E. Turban McGraw-Hill, New York, pages 103–123.30.Bierens, H. J. (1997), “Testing the unit root with drift hypothesisagainst nonlinear trend stationarity, with an application to the U.S.price level and interest rate”, Journal of Econometrics, № 81, pages29–6431.Black F.

and Scholes M. (1973), “The pricing of options andcorporate liabilities”, Journal of Political Economy, № 81(3), pages637-65432.Blume L, Easley D. and O’Hara M. (1994), “Market Statistics andTechnical Analysis: The Role of Volume”, Journal of Finance, № 49,pages 153-82.33.Bouman S. and Jacobsen B. (2002), “ The Halloween indicator, “sellin May and go away”, American Economic Review, № 92, pages 1618-163512634.Breiman, L., Friedman, J., Olshen, A., and Stone, J. (1987),“Classificationandregressiontrees”,TheWadsworthStatistics/Probability Series35.Brock W., Lakonishok J., and Lebanon B. (1992), “Simple TechnicalTrading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns”,Journal of Finance, № 47, pages 1731-176436.Campbell J. and Shiller R.

(1988), “Stock Prices, Earnings andExpected Dividends”, The Journal of Finance, № 43, pages 661-67637.Campbell J. and Shiller R. (1988), “The dividend-price ratio andexpectations of future dividends and discount factors”, Review ofFinancial Studies, № 1, pages 195—22838.Campbell J., Lo A. and Craig A. (2007), The Econometrics ofFinancial Markets, MacKinlay Princeton University Press39.Campbell J.. and Ammer J. (1993), “What moves the stock and bondmarkets? A variance decomposition for long-term asset returns”,Journal of Finance, № 48, pages 3—3740.Caprio G. and Klingebiel D.

(2003), “Episodes of Systemic andBorderline Financial Crises”, World Bank Journal, № 14, pages 26-4941.Carhart, M. (1997), “On persistence in mutual fund performance”,Journal of Finance № 52, pages 57–8242.Chakraborty K., Mehrotra K., Mohan K. and Ranka S. (1992),“Forecasting the behavior of multivariate time series using neuralnetworks”, Neural Networks, № 5, pages 961–97043.Chaudhuri K. and Wu Y. (2003), “Random walk versus breaking trendin stock prices: Evidence from emerging markets”, Journal of Banking& Finance, № 27, pages 575 -59244.Chavarnakul, T., and Enke, D. (2009), “A hybrid stock trading systemfor intelligent technical analysis-based equivolume charting”,Neurocomputing,№ 72, pages 583-61112745.Chen K.

H. and Shimerda T. (1981), “An empirical analysis of usefulfinancial ratios”, Financial Management,№ 10, pages 51-6046.Chen N., Roll R. and Ross S. (1986),” Economic Forces and the StockMarket”, The Journal of Business, № 59, pages 383-40347.Chenoweth T. and Obradovic Z. (1995), “An explicit feature selectionstrategy for predictive models of the S&P 500 index”, Journal ofComputational Intelligence in Finance, № 3, pages 14–2148. Chorafas N. (1994), Chaos theory in the financial markets: Applyingfractals, fuzzy logic, ge-netic algorithms, Swarm simulation & theMonte Carlo method to manage markets, Probus PublishingCompany,199449.Chuah K.

L. (1992), “A nonlinear approach to return predictability inthe securities markets using feed-forward neural networks”, PhDdissertation, Washington State University50.Conrad J. and Kaul G. (1998), “An anatomy of trading strategies”,Review of Financial Studies, № 11, pages 489–51951.Cortes C. and Vapnik V. (1995), “Support-vector networks”, MachineLearning, № 20(3), pages 273–29752.Cowles A. (1933), “Can Stock Market Forecasters Forecast?”,Econometrica, № 1, pages 309-32453.Craig E. and Wilson P. (2005), “Can a Neural Network PropertyPortfolio Selection Process Outperform the Property Market?”,Journal of Real Estate Portfolio Management, №11 , pages 105-12154.Crawford L. and Wood K.

(2016), “Bayesian Approximate KernelRegression with Variable Selection”, Journal of Machine Learning,№ 4, pages 60 -8255.Cremers M., (2002), “Stock Return Predictability: A Bayesian ModelSelection Perspective”, Review of Financial Studies,1223-1249128№ 15, pages56.de Boor C. and Lynch R. (1966), “On splines and their minimumproperties”, Journal of Mathematic and Mechanic, № 15, pages 953–96957.Demir S. and Toktamis O. (2010), “On the Adaptive NadarayaWatson Kernel Regression Estimators”, Hacettepe Journal ofMathematics and Statistics, № 39, pages 429 - 43758.Dimson E., Marsh P. and Staunton M.

(2002), “Triumph of theOptimists: 101 Years of Global Investment Returns”, PrincetonUniversity Press, Princeton59.Duda R. and Hart P. (1973), Pattern Classification, Wiley-IntersciencePublication Economics, № 1, pages 201-22460. Dropsy A. and Vincent C. ( 1996), “Do macroeconomic factors helpin predicting international equity risk premia?”, ? Journal of AppliedBusiness Research, № 12, pages 120 -13261.Fama E. (1965), “ The Behavior of Stock-Market Prices”, Journal ofBusiness, №38, pages 34 – 105Fama E. (1970), “Multiperiod consumption-investment decisions”,American Economics Review№ 60, pages 163-17462.Fama E. (1998), “ Market Efficiency, Long-Term Returns, andBehavioral Finance”, Journal of Financial Economics, №49, pages283-30663.Fama E.

and French K. (1995), “ Size and Book-to-Market Factors inEarnings and Returns”, Journal of Finance, № 50, pages 131-15564.Fama, E. (1991), “Efficient Capital Markets: II”, Journal of Finance,№ 46, pages 1575-161865.Fan J. and Gijbels I. (1996), Local polynomial modelling and itsapplications, Chapman & Hall12966.Fang J. and Jacobsen B. (2014), “Technical Market Indicators: AnOverview”, TIAS School for Business and Society, № 87, pages 11915667.Farmer D.

and Sidorowich, J. (1988), Exploiting chaos to predict thefuture and reduce noise. In Evolution, Learning, and Cognition (ed. Y.C. Lee), World Scientic, Singapore, pages 277- 33068.Farna E. and Gibbons M. (1982), “Inflation, real returns, and capitalinvestment”, Journal of Monetary Economics, № 9, pages 297-32369.Fernandez A and Gomez S. (2007), “Portfolio selection using neuralnetworks”, Computers and Operations Research, № 34(4), pages1177-119170.Fernandez A. and Gomes S.

(2004), “Portfolio selection using neuralnetworks”, Computers & Operations Research, № 34, pages 1177 –119171.Freitas F., Souza, A. and Gomez N (2001), “Portfolio Selection withPredicted Returns Using Neural Networks”, Paper presented at theIASTED International Conference on Artificial Intelligence andApplications. Marbella, Spain72.Frost P. and Savarino J. (1986), “An empirical bayes approach toefficient portfolio selection’, Journal of Financial and QuantitativeAnalysis, № 21(3), pages 293–30573.Gehrig T. and Menkhoff L. (2004), “The Use of Flow Analysis inForeign Exchange:Exploratory Evidence”, Journal of InternationalMoney and Finance, № 23, pages 573-594.74.Gencay R.

and Stengos T. (1997), “Technical trading rules and thesize of the risk premium in security returns”, Studies in NonlinearDynamics and Econometrics, № 2, pages 22-3475. Gorgulho A., Horta N. and Neves R. (2011), “Appying a GA kernelon optimizing technical analysis rules for stock picking and portfolio130composition”, Expert Systems with Applications, № 38, pages 140721408576.Hakansson N. (1974), “Convergence in multiperiod portfolio choice”,Journal of Financial77.Hamilton J.(2011),“What is an Oil Shock?”,Journal ofEconometrics, № 113,pages 363-39878.Hampshire J. and Waibel A. (1990), “A novel objective function forimproved phoneme recognition using time-delay neural networks”,IEEE Transactions on Neural Networks, № 2, pages 216 -22879.Hardle W and Tsybakov A.

(1992), Robust locally adaptivenonparametric regression, data analysisstatisticalinference,Festschrifts in Honour of Friedhelm Fiker Schach, S. and Trenkler, G.pages 127-144Hardle W. (1990), Applied Nonparametric Regression, New York:Cambridge University Press.80.Hecht-NielsenR.(1990),Neurocomputing,Addison-Wesley,Reading81.Heckerman D. (1972), “The Exchange Risks of Foreign Operations,”Journal of Business, № 45, pages 42-4882.Janecek K. (2004), “What is a realistic aversion to risk for real-worldindividual investors?”, International Journal of Finance, № 23, pages444-48983.Jang G.. and Lai F.

(1994), “Intelligent Trading of an EmergingMarket. In: Trading on The Edge”, , John Wiley & Sons Inc., pages88-10184.Keerthi S., Chapelle O. and DeCoste D. (2006), Building supportvector machines with reduced classifier complexity, JMLR, 785.Klemic G. (1993), The use of neural computing technology to developprofiles of Chapter 11 debtors who are likely to become tax131delinquents, Neural Networks in Finance and Investing, eds. R. R.Trippi and E. Turban, McGraw-Hill, New York, pages 125–13786.Kraus A. amd Litzenberger R. (1976), “Skewness preference and thevaluation of risky assets”, Journal of Finance, № 21 (4), pages 10851100.87.Kryzanowski L., Galler M.

and Wight D. (1992), “Using ArtificialNeural Netwroks to pick stocks”, Financial Analysis Journal,№ 7,pages 21-2788.Kwon C. and Shin T. (1999), “Cointegration and Causality betweenMacroeconomic Variables And Stock Market Returns”, GlobalFinance Journal, № 10, pages 71-8189.Kaminsky L. and Reinhart M. (1999), “The Twin Crises: The CausesofBankingandBalance-of-PaymentsProblems”,AmericanEconomic Review, № 89(3), pages 473–50090.Kaminsky L.

Свежие статьи
Популярно сейчас
Как Вы думаете, сколько людей до Вас делали точно такое же задание? 99% студентов выполняют точно такие же задания, как и их предшественники год назад. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5258
Авторов
на СтудИзбе
420
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее