Catálogo bibliográfico FCT/UNL

Mathematical and statistical methods for actuarial sciences and finance (Record no. 92577)

000 -Record Label
fixed length control field 02912nam a22002775i 4500
005 - Identificador da versão
control field 20240205114859.0
010 ## - ISBN - International Standard Book Number
Número (ISBN) 978-3-030-99638-3
Modalidade de aquisição e/ou preço compra
100 ## - Entrada principal
Dados gerais de processamento 20231023d2022 k||y0pory50 ba
101 0# - Língua do documento
Língua do texto, banda sonora, etc. eng
102 ## - País da publicação
País de publicação Switzerland, Swiss Confederation
200 1# - Título
Título próprio Mathematical and statistical methods for actuarial sciences and finance
Indicação geral da natureza do documento Documento eletrónico
Informação de outro título MAF 2022
Outras menções de responsabilidade edited by Marco Corazza ... [et al.]
210 ## - Local de edição
Lugar da edição, distribuição, etc. Cham
Nome do editor, distribuidor, etc. Springer
Data da publicação, distribuição, etc. 2022
215 ## - Descrição física (Vol.pg.fl.tm.fsc)
Descrição física XIV, 443 p.
Outras indicações físicas il.
303 ## - Notas Informação descritiva
Texto da nota The cooperation and contamination among mathematicians, statisticians and econometricians working in actuarial sciences and finance are improving the research on these topics and producing numerous meaningful scientific results. This volume presents new ideas in the form of four- to six-page papers presented at the International Conference MAF2022 - Mathematical and Statistical Methods for Actuarial Sciences and Finance. Due to the COVID-19 pandemic, the conference, to which this book is related, was organized in a hybrid form by the Department of Economics and Statistics of the University of Salerno, with the partnership of the Department of Economics of Cà Foscari University of Venice, and was held from 20 to 22 April 2022 in Salerno (Italy) MAF2022 is the tenth edition of an international biennial series of scientific meetings, started in 2004 on the initiative of the Department of Economics and Statistics of the University of Salerno. It has established itself internationally with gradual and continuous growth and scientific enrichment. The effectiveness of this idea has been proven by the wide participation in all the editions, which have been held in Salerno (2004, 2006, 2010, 2014, 2022), Venice (2100, 2012 and 2020 online), Paris (2016) and Madrid (2018). This book covers a wide variety of subjects: artificial intelligence and machine learning in finance and insurance, behavioural finance, credit risk methods and models, dynamic optimization in finance, financial data analytics, forecasting dynamics of actuarial and financial phenomena, foreign exchange markets, insurance models, interest rate models, longevity risk, models and methods for financial time series analysis, multivariate techniques for financial markets analysis, pension systems, portfolio selection and management, real-world finance, risk analysis and management, trading systems, and others. This volume is a valuable resource for academics, PhD students, practitioners, professionals and researchers. Moreover, it is also of interest to other readers with quantitative background knowledge.
606 ## - Nome comum como assunto
Elemento de entrada Actuarial science
606 ## - Nome comum como assunto
Elemento de entrada Statistics 
606 ## - Nome comum como assunto
Elemento de entrada Social sciences
Subdivisão de assunto Mathematics
680 ## - Classificação Biblioteca Congresso
Notação HG8779-8793
702 ## - Responsabilidade secundária
Koha Internal Code 58494
Palavra de ordem Corazza
Outra parte do nome Marco
Código de função ed. lit.
801 #0 - Fonte de origem
País Portugal
Regras de catalogação RPC
856 4# - URL Endereço WEB
URL https://doi.org/10.1007/978-3-030-99638-3
942 ## - Elementos de entrada adicionados (Koha)
Fonte da classificação ou esquema de estante
Tipo de item no Koha E-Books
Suprimido 0
Holdings
Removido (estado) Perdido (estado) Data de aquisição Número da cópia Origem do registo Código da organização que empresta ou é detentora Localização da prateleira Código de barras Coleção Número de inventário Cota Tipo de circulação Tipo de item e material Origem do registo Organização que empresta ou é detentora
    2023-10-23 1 Biblioteca da FCTUNL Biblioteca da FCTUNL Online 97249 Não Ficção 104536 HG8779.SPR FCT Disponível E-Books FCT FCT
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