155,3K подписчиков
49 подписчиков
Будущее финансов⁚ как цифровые технологии меняют платежную индустрию Для прогнозирования финансовых результатов и рисков, связанных с стремительным развитием цифровых кошельков и мобильных платежей, финансовые институты все чаще обращаются к инструментам количественного анализа. Моделирование временных рядов, например, с использованием модели ARIMA, позволяет анализировать динамику финансовых показателей, таких как объемы онлайн-платежей, и строить прогнозы на будущее. Для оценки финансовых рисков, присущих сфере финтеха, применяются модели VaR и CVaR, позволяющие оценить потенциальные потери и разработать стратегии управления рисками...
45 подписчиков
Прогнозирование временных рядов — полезный метод науки о данных, который можно применять в самых разных отраслях и областях. Вот руководство по началу работы с основными концепциями, лежащими в его основе. Прогнозирование временных рядов — это задача прогнозирования будущих значений на основе исторических данных. Примеры из разных отраслей включают прогнозирование погоды, объемов продаж и цен на акции. Совсем недавно он был применен для прогнозирования ценовых тенденций для криптовалют, таких как биткойн и эфириум...