Bayesian Machine Learning in Quantitative Finance - Marwala, Tshilidzi
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Présentation Bayesian Machine Learning In Quantitative Finance de Marwala, Tshilidzi Format Relié
- Livre Littérature Générale
Résumé :
1 Introduction To Bayesian Machine Learning In Quantitative Finance.- 2 Background To Bayesian Machine Learning In Quantitative Finance.- 3 On the Stochastic Alpha Beta Rho Model and Hamiltonian Monte Carlo Techniques.- 4 Learning Equity Volatility Surfaces using Sparse Gaussian Processes.- 5 Analyzing South African Equity Option Prices Using Normalizing Flows.- 6 Sparse and Distributed Gaussian Processes For Modeling Corporate Credit Ratings.- 7 Bayesian Detection Of Recovery On Charged-Off Loan Accounts.- 8 Bayesian Audit Outcome Model Selection Using Normalising Flows.- 9 Bayesian Detection Of Unauthorized Expenditure Using Langevin and Hamiltonian Monte Carlo.- 10 Bayesian Neural Network Inference Of Motor Insurance Claims.- 11 Shadow and Adaptive Hamiltonian Monte Carlo Methods For Calibrating The Nelson and Siegel Model.- 12 Static and Dynamic Nested Sampling For Yield Curve Model Selection.- 13 A Bayesian Investment Analyst On The Johannesburg Stock Exchange.- 14 Conclusions to Bayesian Machine Learning In Quantitative Finance....
Biographie:
Flows.- 6 Sparse and Distributed Gaussian Processes For Modeling Corporate ...
Sommaire:
1 Introduction To Bayesian Machine Learning In Quantitative Finance.- 2 Background To Bayesian Machine Learning In Quantitative Finance.- 3 On the Stochastic Alpha Beta Rho Model and Hamiltonian Monte Carlo Techniques.- 4 Learning Equity Volatility Surfaces using Sparse Gaussian Processes.- 5 Analyzing South African Equity Option Prices Using Normalizing Flows.- 6 Sparse and Distributed Gaussian Processes For Modeling Corporate Credit Ratings.- 7 Bayesian Detection Of Recovery On Charged-Off Loan Accounts.- 8 Bayesian Audit Outcome Model Selection Using Normalising Flows.- 9 Bayesian Detection Of Unauthorized Expenditure Using Langevin and Hamiltonian Monte Carlo.- 10 Bayesian Neural Network Inference Of Motor Insurance Claims.- 11 Shadow and Adaptive Hamiltonian Monte Carlo Methods For Calibrating The Nelson and Siegel Model.- 12 Static and Dynamic Nested Sampling For Yield Curve Model Selection.- 13 A Bayesian Investment Analyst On The Johannesburg Stock Exchange.- 14 Conclusions to Bayesian Machine Learning In Quantitative Finance....