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Financial time series modeling, dealing with outliers and censoring, water quality modeling and process improvement
金融时间序列建模、异常值处理和审查、水质建模和流程改进
基本信息
- 批准号：3079-2011
- 负责人：
- 金额：$ 1.17万
- 依托单位：
- 依托单位国家：加拿大
- 项目类别：Discovery Grants Program - Individual
- 财政年份：2014
- 资助国家：加拿大
- 起止时间：2014-01-01 至 2015-12-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
The proposed research is part of an ongoing research program in the areas of Time Series Modeling and Statistics in Business, Finance and Industry.
这项拟议的研究是商业、金融和工业中时间序列建模和统计领域正在进行的研究项目的一部分。
项目成果
期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
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Empirical likelihood based variable selection
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Non-Gaussian Times Series Modeling with Applications in Finance, Dealing with Outliers and Long Memory and Process Improvement.
非高斯时间序列建模及其在金融中的应用、处理异常值、长记忆和流程改进。
- 批准号：
RGPIN-2017-04177 - 财政年份：2021
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Non-Gaussian Times Series Modeling with Applications in Finance, Dealing with Outliers and Long Memory and Process Improvement.
非高斯时间序列建模及其在金融中的应用、处理异常值、长记忆和流程改进。
- 批准号：
RGPIN-2017-04177 - 财政年份：2020
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Non-Gaussian Times Series Modeling with Applications in Finance, Dealing with Outliers and Long Memory and Process Improvement.
非高斯时间序列建模及其在金融中的应用、处理异常值、长记忆和流程改进。
- 批准号：
RGPIN-2017-04177 - 财政年份：2019
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Non-Gaussian Times Series Modeling with Applications in Finance, Dealing with Outliers and Long Memory and Process Improvement.
非高斯时间序列建模及其在金融中的应用、处理异常值、长记忆和流程改进。
- 批准号：
RGPIN-2017-04177 - 财政年份：2018
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Non-Gaussian Times Series Modeling with Applications in Finance, Dealing with Outliers and Long Memory and Process Improvement.
非高斯时间序列建模及其在金融中的应用、处理异常值、长记忆和流程改进。
- 批准号：
RGPIN-2017-04177 - 财政年份：2017
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Financial time series modeling, dealing with outliers and censoring, water quality modeling and process improvement
金融时间序列建模、异常值处理和审查、水质建模和流程改进
- 批准号：
3079-2011 - 财政年份：2015
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Financial time series modeling, dealing with outliers and censoring, water quality modeling and process improvement
金融时间序列建模、异常值处理和审查、水质建模和流程改进
- 批准号：
3079-2011 - 财政年份：2013
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Financial time series modeling, dealing with outliers and censoring, water quality modeling and process improvement
金融时间序列建模、异常值处理和审查、水质建模和流程改进
- 批准号：
3079-2011 - 财政年份：2012
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Financial time series modeling, dealing with outliers and censoring, water quality modeling and process improvement
金融时间序列建模、异常值处理和审查、水质建模和流程改进
- 批准号：
3079-2011 - 财政年份：2011
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Non gaussian time series modeling, dealing with outliers, censoring and long memory and process improvement
非高斯时间序列建模、处理异常值、审查和长记忆以及流程改进
- 批准号：
3079-2006 - 财政年份：2010
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
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财务压力在成人酒精、大麻、中枢神经系统抑制剂和多物质使用中的作用，以及所得税抵免政策的缓解影响：使用 PATH 数据的纵向研究
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阿尔茨海默病和相关痴呆症对老年人医疗保险覆盖选择、财务状况和健康的影响
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10673046 - 财政年份：2022
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阿尔茨海默病和相关痴呆症对老年人医疗保险覆盖选择、财务状况和健康的影响
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10507004 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
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贝叶斯高维时间序列模型及其在宏观经济和金融数据中的应用
- 批准号：
2611168 - 财政年份：2021
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
Studentship
Impact of Financial Incentives on Setting of Care for Older Adults with Alzheimer's Disease and Related Dementias
财务激励措施对患有阿尔茨海默病和相关痴呆症的老年人护理环境的影响
- 批准号：
10266096 - 财政年份：2020
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
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财务激励措施对患有阿尔茨海默病和相关痴呆症的老年人护理环境的影响
- 批准号：
10093198 - 财政年份：2020
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
Deep learning based time series modeling and financial forecasting
基于深度学习的时间序列建模和财务预测
- 批准号：
DP200103015 - 财政年份：2020
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
Discovery Projects
Sequential Analysis of Time Series Data and Tests of the Existence of Financial Bubbles
时间序列数据的序贯分析及金融泡沫存在性检验
- 批准号：
20K01589 - 财政年份：2020
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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经济时间序列序贯分析及其应用——金融泡沫检测
- 批准号：
19K21691 - 财政年份：2019
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
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使用从文本数据中提取的信息进行金融时间序列预测
- 批准号：
19K01597 - 财政年份：2019
- 资助金额：
$ 1.17万 - 项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)