We extend the empirical results published in article "Empirical Evidence on Arbitrage by Changing the Stock Exchange" by means of machine learning and advanced econometric methodologies based on Smooth Transition Regression models and Artificial Neural Networks.


翻译:我们通过机械学习和基于平稳过渡倒退模型和人工神经网络的先进计量经济方法,推广《改变证券交易所导致的对错情况的经验证据》一文中发表的经验结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
神经网络的拓扑结构,TOPOLOGY OF DEEP NEURAL NETWORKS
专知会员服务
33+阅读 · 2020年4月15日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
183+阅读 · 2020年2月1日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
154+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Deep Reinforcement Learning 深度增强学习资源
数据挖掘入门与实战
7+阅读 · 2017年11月4日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Deep Learning & Neural Network 免费学习资源【译】
乐享数据DataScientists
5+阅读 · 2017年8月20日
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
Arxiv
7+阅读 · 2018年12月26日
Adversarial Reprogramming of Neural Networks
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月28日
Relational Deep Reinforcement Learning
Arxiv
10+阅读 · 2018年6月28日
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月23日
Arxiv
5+阅读 · 2017年9月8日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Deep Reinforcement Learning 深度增强学习资源
数据挖掘入门与实战
7+阅读 · 2017年11月4日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Deep Learning & Neural Network 免费学习资源【译】
乐享数据DataScientists
5+阅读 · 2017年8月20日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员