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Refinado por: Nome da Publicação: Computational Economics remover assunto: Operations Research/decision Theory remover
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1
Pricing Perpetual American Lookback Options Under Stochastic Volatility
Pricing Perpetual American Lookback Options Under Stochastic Volatility
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Pricing Perpetual American Lookback Options Under Stochastic Volatility

Lee, Min-Ku

Computational economics, 2019-03, Vol.53 (3), p.1265-1277 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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2
Optimal Abatement Technology Licensing in a Dynamic Transboundary Pollution Game: Fixed Fee Versus Royalty
Optimal Abatement Technology Licensing in a Dynamic Transboundary Pollution Game: Fixed Fee Versus Royalty
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Optimal Abatement Technology Licensing in a Dynamic Transboundary Pollution Game: Fixed Fee Versus Royalty

Xu, Hao ; Tan, Deqing

Computational economics, 2023-03, Vol.61 (3), p.905-935 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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3
Extracting Appropriate Nodal Marginal Prices for All Types of Committed Reserve
Extracting Appropriate Nodal Marginal Prices for All Types of Committed Reserve
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Extracting Appropriate Nodal Marginal Prices for All Types of Committed Reserve

Akbary, Paria ; Ghiasi, Mohammad ; Pourkheranjani, Mohammad Reza Rezaie ; Alipour, Hamidreza ; Ghadimi, Noradin

Computational economics, 2019-01, Vol.53 (1), p.1-26 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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4
Explainable Machine Learning in Credit Risk Management
Explainable Machine Learning in Credit Risk Management
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Explainable Machine Learning in Credit Risk Management

Bussmann, Niklas ; Giudici, Paolo ; Marinelli, Dimitri ; Papenbrock, Jochen

Computational economics, 2021, Vol.57 (1), p.203-216 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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5
Correlation Structure and Evolution of World Stock Markets: Evidence from Pearson and Partial Correlation-Based Networks
Correlation Structure and Evolution of World Stock Markets: Evidence from Pearson and Partial Correlation-Based Networks
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Correlation Structure and Evolution of World Stock Markets: Evidence from Pearson and Partial Correlation-Based Networks

Wang, Gang-Jin ; Xie, Chi ; Stanley, H. Eugene

Computational economics, 2018-03, Vol.51 (3), p.607-635 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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6
Forecasting of Real GDP Growth Using Machine Learning Models: Gradient Boosting and Random Forest Approach
Forecasting of Real GDP Growth Using Machine Learning Models: Gradient Boosting and Random Forest Approach
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Forecasting of Real GDP Growth Using Machine Learning Models: Gradient Boosting and Random Forest Approach

Yoon, Jaehyun

Computational economics, 2021, Vol.57 (1), p.247-265 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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7
Reinforcement Learning in Economics and Finance
Reinforcement Learning in Economics and Finance
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Reinforcement Learning in Economics and Finance

Charpentier, Arthur ; Élie, Romuald ; Remlinger, Carl

Computational economics, 2023-06, Vol.62 (1), p.425-462 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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8
Core–Periphery Structure in the Overnight Money Market: Evidence from the e-MID Trading Platform
Core–Periphery Structure in the Overnight Money Market: Evidence from the e-MID Trading Platform
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Core–Periphery Structure in the Overnight Money Market: Evidence from the e-MID Trading Platform

Fricke, Daniel ; Lux, Thomas

Computational economics, 2015-03, Vol.45 (3), p.359-395 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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9
Machine Learning in Economics and Finance
Machine Learning in Economics and Finance
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Machine Learning in Economics and Finance

Gogas, Periklis ; Papadimitriou, Theophilos

Computational economics, 2021, Vol.57 (1), p.1-4 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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10
Numerical Approximation to a Variable-Order Time-Fractional Black–Scholes Model with Applications in Option Pricing
Numerical Approximation to a Variable-Order Time-Fractional Black–Scholes Model with Applications in Option Pricing
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Numerical Approximation to a Variable-Order Time-Fractional Black–Scholes Model with Applications in Option Pricing

Zhang, Meihui ; Zheng, Xiangcheng

Computational economics, 2023-10, Vol.62 (3), p.1155-1175 [Periódico revisado por pares]

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  3. 2013Até2015  (163)
  4. 2016Até2019  (351)
  5. Após 2019  (552)
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