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Time Series Forecasting using Machine Learning

149,79 €*

Dieses Produkt erscheint am 19. September 2025

Produktnummer: 182581370a6cc541dea5d34b2cec49d75e
Autor: Ho, Tsung-wu
Themengebiete: Combination Forecasts Econometric Forecasting Neural network economic time series forecasting machine learning, multistep
Veröffentlichungsdatum: 19.09.2025
EAN: 9783031979460
Sprache: Englisch
Seitenzahl: 131
Produktart: Unbekannt
Verlag: Springer International Publishing
Untertitel: Case Studies with R and iForecast
Produktinformationen "Time Series Forecasting using Machine Learning"
This book uses R package, iForecast, to conduct financial economic time series forecasting with machine learning methods, especially the generation of dynamic forecasts out-of-sample. Machine learning methods cover enet, random forecast, gbm, and autoML etc., including binary economic time series. The book explains the problem about the generation of recursive forecasts in machine learning framework, under which, there are no covariates, namely, input (independent) variables. This case is pretty common in real decision environment, for example, the decision-making wants 6-month forecasts in the real future, under which there are no covariates available; therefore, practitioners use recursive or multistep, forecasts. Besides macro-econometric modelling which uses VAR (vector autoregression) to overcome the problem of multivariate regression, this book offers a Machine-Learning VAR routine, which is found to improve the performance of multistep forecasting.
Bücherregal gefüllt mit juristischen Werken

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