The Knowledge at Wharton Network Acast feed serves as a curated showcase highlighting the best content from our podcast collection. Each week, we feature one standout episode from each show in the Wharton Podcast Network, giving listeners a comprehensive sample of our diverse business and academic content. This rotating selection allows audiences to discover new shows within our network while experiencing the depth and variety of Wharton's thought leadership across different topics and forma ...
…
continue reading
A tartalmat a The Quant / Financial Engineering Podcast and Patrick J Zoro biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a The Quant / Financial Engineering Podcast and Patrick J Zoro vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!
Bayesian Neural Networks
MP3•Epizód kép
Manage episode 489285092 series 2686124
A tartalmat a The Quant / Financial Engineering Podcast and Patrick J Zoro biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a The Quant / Financial Engineering Podcast and Patrick J Zoro vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Edris Loftpouri MFE /24 discusses his interest on the implementation of Bayesian Neural Networks (BNNs) for macroeconomic forecasting. He also touches on Castastrophe Modeling https://www.linkedin.com/in/patrick-z-08bb5b5a/ https://www.linkedin.com/company/lehigh-master-in-financial-engineering/ This project develops a Bayesian Neural Network (BNN) for macroeconomic forecasting, using stochastic volatility and Bayesian shrinkage priors to manage complex, high-dimensional data. With layer-specific and neuron-specific activation functions, the model captures both long-term dependencies and short-term nonlinear dynamics. Offering adaptive uncertainty quantification and robust volatility handling, it’s ideal for risk analysis, economic policy, and quantitative finance applications. https://www.linkedin.com/in/edris-lotfpouri/
…
continue reading
63 epizódok
MP3•Epizód kép
Manage episode 489285092 series 2686124
A tartalmat a The Quant / Financial Engineering Podcast and Patrick J Zoro biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a The Quant / Financial Engineering Podcast and Patrick J Zoro vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Edris Loftpouri MFE /24 discusses his interest on the implementation of Bayesian Neural Networks (BNNs) for macroeconomic forecasting. He also touches on Castastrophe Modeling https://www.linkedin.com/in/patrick-z-08bb5b5a/ https://www.linkedin.com/company/lehigh-master-in-financial-engineering/ This project develops a Bayesian Neural Network (BNN) for macroeconomic forecasting, using stochastic volatility and Bayesian shrinkage priors to manage complex, high-dimensional data. With layer-specific and neuron-specific activation functions, the model captures both long-term dependencies and short-term nonlinear dynamics. Offering adaptive uncertainty quantification and robust volatility handling, it’s ideal for risk analysis, economic policy, and quantitative finance applications. https://www.linkedin.com/in/edris-lotfpouri/
…
continue reading
63 epizódok
Minden epizód
×Üdvözlünk a Player FM-nél!
A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.