Aufsatz(elektronisch)#12018
Leave-One-Out Least Square Monte Carlo Algorithm for Pricing Bermudan Options
In: Journal of Futures Markets (Forthcoming)
Suchergebnisse
Filter
Format
Medientyp
Sprache
Weitere Sprachen
Jahre
114867 Ergebnisse
Sortierung:
Verfügbarkeit an Ihrem Standort wird überprüft
Dieser Artikel ist auch in Ihrer Bibliothek verfügbar: |
elektronisch
gedruckt
SSRN
Working paper
Verfügbarkeit an Ihrem Standort wird überprüft
Dieser Artikel ist auch in Ihrer Bibliothek verfügbar: |
elektronisch
gedruckt
SSRN
Verfügbarkeit an Ihrem Standort wird überprüft
Dieser Artikel ist auch in Ihrer Bibliothek verfügbar: |
elektronisch
gedruckt
SSRN
Working paper
Aufsatz(elektronisch)#4April 2023
Bayesian model averaging for mortality forecasting using leave-future-out validation
In: International journal of forecasting, Band 39, Heft 2, S. 674-690
ISSN: 0169-2070
Verfügbarkeit an Ihrem Standort wird überprüft
Dieser Artikel ist auch in Ihrer Bibliothek verfügbar: |
elektronisch
gedruckt
Verfügbarkeit an Ihrem Standort wird überprüft
Dieser Artikel ist auch in Ihrer Bibliothek verfügbar: |
elektronisch
gedruckt
SSRN
Working paper
Aufsatz(elektronisch)#6März 2019
Measuring network systemic risk contributions: A leave-one-out approach
In: Journal of economic dynamics & control, Band 100, S. 86-114
ISSN: 0165-1889
Verfügbarkeit an Ihrem Standort wird überprüft
Dieser Artikel ist auch in Ihrer Bibliothek verfügbar: |
elektronisch
gedruckt
Aufsatz(elektronisch)#73. November 2015
Cross-validation Revisited
In: Communications in statistics. Simulation and computation, Band 45, Heft 2, S. 472-490
ISSN: 1532-4141
Verfügbarkeit an Ihrem Standort wird überprüft
Dieser Artikel ist auch in Ihrer Bibliothek verfügbar: |
elektronisch
gedruckt
Aufsatz(elektronisch)#8
Digital Transformation and Banks' Systemic Risk Through the Leave-One-Out Approach
In: FINANA-D-24-02693
Verfügbarkeit an Ihrem Standort wird überprüft
Dieser Artikel ist auch in Ihrer Bibliothek verfügbar: |
elektronisch
gedruckt
SSRN
Aufsatz(elektronisch)#9November 2004
Leave no one behind
In: Journal of military ethics, Band 3, Heft 3, S. 252-256
ISSN: 1502-7589
Verfügbarkeit an Ihrem Standort wird überprüft
Dieser Artikel ist auch in Ihrer Bibliothek verfügbar: |
elektronisch
gedruckt
Aufsatz(elektronisch)#10Januar 1991
Cross-validation in stepwise regression
In: Communications in statistics. Theory and methods, Band 20, Heft 4, S. 1163-1182
ISSN: 1532-415X
Verfügbarkeit an Ihrem Standort wird überprüft
Dieser Artikel ist auch in Ihrer Bibliothek verfügbar: |
elektronisch
gedruckt
Aufsatz(elektronisch)#11Mai 2011
The Parentification Inventory: Development, Validation, and Cross-Validation
In: The American journal of family therapy: AJFT, Band 39, Heft 3, S. 226-241
ISSN: 1521-0383
Verfügbarkeit an Ihrem Standort wird überprüft
Dieser Artikel ist auch in Ihrer Bibliothek verfügbar: |
elektronisch
gedruckt
Aufsatz(elektronisch)#12Juli 2008
Accuracy assessment of high resolution satellite imagery orientation by leave-one-out method
In: ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing: official publication of the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS), Band 63, Heft 4, S. 427-440
ISSN: 0924-2716
Verfügbarkeit an Ihrem Standort wird überprüft
Dieser Artikel ist auch in Ihrer Bibliothek verfügbar: |
elektronisch
gedruckt
Aufsatz(elektronisch)#131. Januar 1993
What Mirowski's History Leaves Out
In: History of political economy, Band 25, Heft suppl_1, S. 271-282
ISSN: 1527-1919
Verfügbarkeit an Ihrem Standort wird überprüft
Dieser Artikel ist auch in Ihrer Bibliothek verfügbar: |
elektronisch
gedruckt
Aufsatz(elektronisch)#14Januar 1999
A Cross‐Validation Analysis of Neural Network Out‐of‐Sample Performance in Exchange Rate Forecasting
In: Decision sciences, Band 30, Heft 1, S. 197-216
ISSN: 1540-5915
ABSTRACTEconometric methods used in foreign exchange rate forecasting have produced inferior out‐of‐sample results compared to a random walk model. Applications of neural networks have shown mixed findings. In this paper, we investigate the potentials of neural network models by employing two cross‐validation schemes. The effects of different in‐sample time periods and sample sizes are examined. Out‐of‐sample performance evaluated with four criteria across three forecasting horizons shows that neural networks are a more robust forecasting method than the random walk model. Moreover, neural network predictions are quite accurate even when the sample size is relatively small.
Verfügbarkeit an Ihrem Standort wird überprüft
Dieser Artikel ist auch in Ihrer Bibliothek verfügbar: |
elektronisch
gedruckt
Aufsatz(elektronisch)#153. April 2007
Constructive Cross-Validation in Linear Prediction
In: Communications in statistics. Theory and methods, Band 36, Heft 5, S. 939-953
ISSN: 1532-415X
Verfügbarkeit an Ihrem Standort wird überprüft
Dieser Artikel ist auch in Ihrer Bibliothek verfügbar: |
elektronisch
gedruckt