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  1. Economic nowcasting with long short-term memory artificial neural networks (LSTM)
    Autor*in: Hopp, Daniel
    Erschienen: March 2021
    Verlag:  United Nations, Geneva

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
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    Fernleihe:
    keine Fernleihe
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: UNCTAD research paper ; No. 62
    Schlagworte: Nowcasting; Economic forecast; Neural networks; Machine learning; Python; nowcast_lstm
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 21 Seiten), Illustrationen
  2. Performance of long short-term memory artificial neural networks in nowcasting during the COVID-19 crisis
    Autor*in: Hopp, Daniel
    Erschienen: November 2021
    Verlag:  United Nations, Geneva

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
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    Fernleihe:
    keine Fernleihe
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      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: UNCTAD research paper ; No. 74
    Schlagworte: Nowcasting; Economic forecast; Neural networks; Machinelearning; Python; R; MATLAB; Julia; LSTM; COVID
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 24 Seiten), Illustrationen