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  • Dissertação (Mestrado)

    Volatilidade realizada multivariada: uma análise via aprendizado de máquina para dados do mercado brasileiro (2021)

    Vieira, Leonardo Ieracitano; Laurini, Marcio Poletti (Orientador)

    Unidade: FEARP

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE COVARIÂNCIA, ECONOMIA, BOLSA DE VALORES

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      VIEIRA, Leonardo Ieracitano. Volatilidade realizada multivariada: uma análise via aprendizado de máquina para dados do mercado brasileiro. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-01102021-091638/. Acesso em: 06 maio 2024.

    • APA

      Vieira, L. I. (2021). Volatilidade realizada multivariada: uma análise via aprendizado de máquina para dados do mercado brasileiro (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-01102021-091638/

    • NLM

      Vieira LI. Volatilidade realizada multivariada: uma análise via aprendizado de máquina para dados do mercado brasileiro [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-01102021-091638/

    • Vancouver

      Vieira LI. Volatilidade realizada multivariada: uma análise via aprendizado de máquina para dados do mercado brasileiro [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-01102021-091638/

  • Dissertação (Mestrado)

    Precificação de ativos via Machine Learning: uma extensão de métodos lineares esparsos (2020)

    Nascimento, Caio de Angelis; Laurini, Marcio Poletti (Orientador)

    Unidade: FEARP

    Subjects: PREÇOS, ECONOMIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      NASCIMENTO, Caio de Angelis. Precificação de ativos via Machine Learning: uma extensão de métodos lineares esparsos. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-08052020-162550/. Acesso em: 06 maio 2024.

    • APA

      Nascimento, C. de A. (2020). Precificação de ativos via Machine Learning: uma extensão de métodos lineares esparsos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-08052020-162550/

    • NLM

      Nascimento C de A. Precificação de ativos via Machine Learning: uma extensão de métodos lineares esparsos [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-08052020-162550/

    • Vancouver

      Nascimento C de A. Precificação de ativos via Machine Learning: uma extensão de métodos lineares esparsos [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-08052020-162550/
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