Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
New Frontiers in Banking Services Emerging Needs and Tailored Products for Untapped Markets_1

Cuốn sách được dành cho một chủ đề cần được quan tâm ngày càng tăng từ các nhà hoạch định chính sách, các nhà khai thác tài chính và các học giả. Đây là vấn đề của unbanking hoặc underbanking ở các nước đang phát triển. Với sự tôn trọng này, mục tiêu của các tác giả đã dành nhiều nỗ lực để tìm hiểu vấn đề loại trừ tài chính để cung cấp cho người có thu nhập trung bình thấp cơ hội mới tiếp cận các dịch vụ tài chính (ngân hàng, tín dụng và đầu tư dịch. | Part I Econometric Foundations 11 2 What Are Neural Networks 2.1 Linear Regression Model The rationale for the use of the neural network is forecasting or predicting a given target or output variable y from information on a set of observed input variables x. In time series the set of input variables x may include lagged variables the current variables of x and lagged values of y. In forecasting we usually start with the linear regression model given by the following equation yt ỳ k Xk t kt kt N 0 Ơ2 2.1a 2.1b where the variable et is a random disturbance term usually assumed to be normally distributed with mean zero and constant variance Ơ2 and -k represents the parameters to be estimated. The set of estimated parameters is denoted -k while the set of forecasts of y generated by the model with the coefficient set j3k is denoted by yt . The goal is to select j3k to minimize the sum of squared differences between the actual observations y and the observations predicted by the linear model y. In time series the input and output variables y x have subscript t denoting the particular observation date with the earliest .