Forecasting realized volatility using machine learning and mixed-frequency data (the case of the Russian stock market)

Autor:	Pyrlik, Vladimir Nikolajevič, 1983-
Další autoři:	Elizarov, Pavel Leonova, Alexandra
Jazyk:	angličtina
Informace o vydání:	Prague : CERGE-EI, 2021.
Předmět:	predikční modely strojové učení akcie kapitálové trhy predictive models machine learning stocks capital market studie studies volatilita
Druh dokumentu:	Non-fiction
ISSN:	1211-3298
Databáze:	Katalog Knihovny AV ČR
Externí odkaz: