Gutscheinbedingungen

**Gültig bis 02.09.2026 auf fremdsprachige Bücher in der Thalia App. Einzelne Artikel können ausgeschlossen sein. Ausgenommen sind preisgebundene Artikel & eBooks. Pro Einkauf einmal einlösbar. Click & Collect nur bei Onlinevorabzahlung möglich. Keine Barauszahlung. Nicht kombinierbar mit anderen Aktionen und Gutscheinen. Gutschein wird auf max. 500€ Bestellwert angerechnet. Nicht gültig für Geschenkkarten, Versandkosten und Services.

Produktbild: Statistics and Data Analysis for Financial Engineering

Statistics and Data Analysis for Financial Engineering with R examples

97,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

05.10.2016

Abbildungen

XXVI, 719 p. 221 illus., 108 illus. in color.

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

719

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/3,8 cm

Gewicht

1248 g

Auflage

Softcover reprint of the original 2nd ed. 2015

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4939-5173-4

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

05.10.2016

Abbildungen

XXVI, 719 p. 221 illus., 108 illus. in color.

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

719

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/3,8 cm

Gewicht

1248 g

Auflage

Softcover reprint of the original 2nd ed. 2015

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4939-5173-4

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Statistics and Data Analysis for Financial Engineering
  • Introduction.- Returns.- Fixed income securities.- Exploratory data analysis.- Modeling univariate distributions.- Resampling.- Multivariate statistical models.- Copulas.- Time series models: basics.- Time series models: further topics.- Portfolio theory.- Regression: basics.- Regression: troubleshooting.- Regression: advanced topics.- Cointegration.- The capital asset pricing model.- Factor models and principal components.- GARCH models.- Risk management.- Bayesian data analysis and MCMC.- Nonparametric regression and splines.