Skuteczne prognozowanie procesów ekonomicznych i finansowych ma fundamentalne znaczenie dla uczestników i analityków życia gospodarczego. Jednocześnie jednak można wskazać wiele obszarów, w których wciąż brakuje narzędzi prognostycznych, dających wyniki o zadowalającej trafności. Z tego względu trwają nieustanne prace nad nowymi koncepcjami metodologicznymi oraz udoskonalaniem istniejących już narzędzi prognozowania. W ostatnich latach zauważono potencjał algorytmów uczenia m...
Monografia zawiera rzadko dotychczas prezentowane w literaturze polskojęzycznej problemy uczenia maszynowego. Obejmuje szeroki zakres metod i podejść, które prowadzą do wykorzystania wielowymiarowych danych masowych i metod uczenia statystycznego (maszynowego) w zagadnieniach optymalizacji decyzji, ze szczególnym naciskiem położonym na metody optymalizacji decyzji predykcyjnych podejmowanych na podstawie danych w postaci szeregów czasowych. Cenne i warte podkreślenia jest to,...
W monografii przedstawiono aktualny stan wiedzy na temat metod badań operacyjnych, które umożliwiają wspomaganie podejmowania decyzji w zakresie szeroko rozumianych finansów. Ponieważ we współczesnych gospodarkach powszechnie postępuje finansjalizacja oraz wzrasta rola rynków i instytucji finansowych, poruszana tematyka jest niezwykle istotna zarówno z punktu widzenia rozwoju badań naukowych, jak i zastosowań aplikacyjnych. W monografii scharakteryzowano wybrane, zwłaszcza...
Nieliniowa analiza szeregów czasowych jest obiecującą i szybko rozwijającą się dziedziną ekonometrii. Wśród narzędzi stosowanych do analizy nieliniowości coraz większe uznanie zyskują metody nieparametryczne. Metody te nie wymagają apriorycznego określenia rodzaju nieliniowych zależności obecnych w danych, cechują się zwykle większą uniwersalnością polegającą na możliwości detekcji nieliniowości bardzo różnej natury, a także obarczone są mniejszą liczbą założeń. W pracy zapr...
