Machine Learning for Econometrics
Associate Professor, Christophe (Associate Professor, University of Geneva) Gaillac, Jeremy (Quantitative researcher, Quantitative researcher, Capital Fund Management) L'Hour
| Автори | Associate Professor, Christophe (Associate Professor, University of Geneva) Gaillac, Jeremy (Quantitative researcher, Quantitative researcher, Capital Fund Management) L'Hour |
|---|---|
| Видавництво | Oxford University Press |
| Перекладачі | |
| Категорії: | |
| ISBN | 9780198918837 |
| Рік видання | 2025 |
| Мова | Англійська |
| Кількість сторінок | 352 |
Книга «Machine Learning for Econometrics» — це сучасне наукове видання від престижного Oxford University Press, що відкриває нові горизонти на стику економічної теорії та передових технологій обробки даних. Автори роботи, досвідчені дослідники Christophe Gaillac та Jeremy L'Hour, поєднують глибокі знання з академічного середовища та практичний досвід у сфері кількісних досліджень. Ця праця стане важливим ресурсом для тих, хто прагне зрозуміти, як алгоритми машинного навчання можуть трансформувати методи економетричного аналізу.
У центрі уваги книги — практичне застосування методів машинного навчання для вирішення складних економічних завдань. Автори розглядають, як сучасні підходи до моделювання дозволяють працювати з великими масивами даних, виявляти приховані закономірності та підвищувати точність прогнозів. Це не просто теоретичний підручник, а глибоке дослідження того, як нові інструменти інтегруються в традиційну економетричну методологію, створюючи потужний інструментарій для аналітиків та економістів нового покоління.
Видання розраховане на фахівців, студентів вищих навчальних закладів та дослідників, які працюють з кількісними методами. Завдяки чіткій структурі та професійному підходу, книга допомагає зрозуміти складні концепції та навчитися застосовувати їх у реальних наукових дослідженнях. Оскільки книга вийшла у 2025 році, вона відображає найактуальніші тенденції та досягнення у галузі Data Science та економетрики, що робить її надзвичайно цінною для професійного розвитку в цифрову епоху.
