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  1. Tail forecasting with multivariate Bayesian additive regression trees
    Autor*in: Clark, Todd E.; Huber, Florian; Koop, Gary; Marcellino, Massimiliano; Pfarrhofer, Michael
    Erschienen: 2021
    Verlag:  Federal Reserve Bank of Cleveland, [Cleveland, OH]

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    VS 36
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: Working paper / Federal Reserve Bank of Cleveland ; 21, 08 (March 2021)
    Schlagworte: nonparametric VAR; regression trees; macroeconomic forecasting
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 69 Seiten), Illustrationen
  2. Application of machine learning in quantitative investment strategies on global stock markets
    Autor*in: Grudniewicz, Jan; Ślepaczuk, Robert
    Erschienen: 2021
    Verlag:  University of Warsaw, Faculty of Economic Sciences, Warsaw

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
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    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Working papers / University of Warsaw, Faculty of Economic Sciences ; no. 2021, 23 = 371
    Schlagworte: quantitative investment strategies; machine learning; neural networks; regression trees; random forests; support vector machine; technical analysis; equity stock indices; developed and emerging markets; information ratio
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 47 Seiten), Illustrationen
  3. Ensemble Learning for Portfolio Valuation and Risk Management
    Autor*in: Boudabsa, Lotfi; Filipović, Damir
    Erschienen: [2022]
    Verlag:  Swiss Finance Institute, Geneva

    We introduce an ensemble learning method for dynamic portfolio valuation and risk management building on regression trees. We learn the dynamic value process of a derivative portfolio from a finite sample of its cumulative cash flow. The estimator is... mehr

    Zugang:
    Resolving-System (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)

    Standort:
    Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    VS 544
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

     

    We introduce an ensemble learning method for dynamic portfolio valuation and risk management building on regression trees. We learn the dynamic value process of a derivative portfolio from a finite sample of its cumulative cash flow. The estimator is given in closed form. The method is fast and accurate, and scales well with sample size and path space dimension. The method can also be applied to Bermudan style options. Numerical experiments show good results in moderate dimension problems

     
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: Research paper series / Swiss Finance Institute ; no 22, 30
    Schlagworte: dynamic portfolio valuation; ensemble learning; gradient boosting; random forest; regression trees; risk management; Bermudan options
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 34 Seiten), Illustrationen
  4. Tail forecasting with multivariate bayesian additive regression trees
    Autor*in: Clark, Todd E.; Huber, Florian; Koop, Gary; Marcellino, Massimiliano; Pfarrhofer, Michael
    Erschienen: 12 July 2022
    Verlag:  Centre for Economic Policy Research, London

    Zugang:
    Verlag (lizenzpflichtig)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    LZ 161
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Mannheim
    Fernleihe:
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Array ; DP17461
    Schlagworte: Nonparametric VAR; regression trees; Macroeconomic forecasting; Scenario analysis
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 63 Seiten)
  5. Investigating growth-at-risk using a multicountry non-parametric quantile factor model
    Autor*in: Clark, Todd E.; Huber, Florian; Koop, Gary; Marcellino, Massimiliano; Pfarrhofer, Michael
    Erschienen: 24 October 2023
    Verlag:  Centre for Economic Policy Research, London

    Zugang:
    Verlag (lizenzpflichtig)
    Verlag (lizenzpflichtig)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    LZ 161
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Mannheim
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Array ; DP18549
    Schlagworte: macroeconomic forecasting; non-parametric regression; regression trees; spillovers
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 63 Seiten), Illustrationen
  6. Investigating growth at risk using a multi-country non-parametric quantile factor model
    Autor*in: Clark, Todd E.; Huber, Florian; Koop, Gary; Marcellino, Massimiliano; Pfarrhofer, Michael
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  Department of Economics, University of Strathclyde, Glasgow

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    ZSS 88
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Strathclyde discussion papers in economics ; no. 23, 7
    Schlagworte: non-parametric regression; regression trees; forecasting
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 28 Seiten), Illustrationen