Produktbild: Big Data in Economics and Management
Band 1

Big Data in Economics and Management

Aus der Reihe Statistics and Big Data

49,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

29.03.2026

Abbildungen

IX, 218 p. 15 illus., 9 illus. in color.

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

218

Maße (L/B/H)

24,1/16/1,8 cm

Gewicht

551 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9531-24-0

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Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

29.03.2026

Abbildungen

IX, 218 p. 15 illus., 9 illus. in color.

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

218

Maße (L/B/H)

24,1/16/1,8 cm

Gewicht

551 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9531-24-0

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

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  • Produktbild: Big Data in Economics and Management

  • Part I Causal Inference in Economics.- 1 Causal Inference for A Discrete Treatment.-
    1.1 Basic Framework.- 1.2 Causal Inference based on Covariate Balancing Calibration.- 1.3 Causal Inference based on Semi-supervised Data.- 1.4 Causal Inference based on Neural Networks
    .- 2 Causal Inference for A Continuous Treatment.-
    2.1 Basic Framework.- 2.2 Semiparametric Efficiency Bound.- 2.3 Maximum Entropy Weighting.- 2.4 Efficient Estimation Results.- 2.5 Model Specification Tests.- 2.6 Nonparametric Estimation of ATE
    .-
    2.7 Nonparametric Estimation of Distributional and Quantile

    Treatment Effects.- 2.8 Testing Distributional Effects.- 2.9 Empirical Study: Presidential Campaign Data.-
    3 Causal Inference with Measurement Errors.-
    3.1 Basic Framework.- 3.2 Estimation Method.- 3.3 Large Sample Properties.- 3.4 Select the Smoothing Parameters.- 3.5 Real Data Example.-
    Part II Financial Model Computing and Decisions.- 4 Efficient Computing for High-Dimensional Econometric Models.-
    4.1 Introduction.- 4.2 Asset-splitting algorithm for portfolio selection.- 4.3 Feature-splitting algorithm for PQR.- 4.4 Numerical study.- 4.5 Conclusion and discussion
    .-
    4.6 Appendix.-
    Part III Financial Risk Management.- 5 Bootstrap-based Budget Allocation for Nested Simulation.-
    5.1 Introduction.- 5.2 Backgrounds.- 5.3 A Sample-Driven Budget Allocation Method
    .-
    5.4 Appendix
    .- 6 Constructing Confidence Intervals for Nested Simulation.-
    6.1 Introduction.- 6.2 Formulations
    .-
    6.3 Confidence Intervals
    .- 7 Deep Probabilistic Forecasting for Market Risks.-
    7.1 Background of Market Risk Forecasting
    .-
    7.2 Background of Uncertainty Quantification in Machine Learning
    .-
    7.3 Deep Sequential Learning of Conditional Heavy-Tailed Distributions
    .-
    7.4 Ensemble Multi-Quantile Regression with Deep Learning
    .-
    Appendix
    .-
    References
    .