Entropy Application for Forecasting
Książka ta pokazuje potencjał entropii i teorii informacji w prognozowaniu, w tym zarówno rozwój teoretyczny, jak i zastosowania empiryczne. Treść obejmuje wiele różnorodnych tematów, takich jak agregacja i łączenie indywidualnych prognoz, porównanie wyników prognozowania oraz debata dotycząca kompromisu między złożonością a dokładnością.
Uwzględniono również analizy niepewności prognozowania, solidności i niespójności, a także propozycje nowych podejść do prognozowania. Proponowane metody obejmują różne techniki szeregów czasowych (np. ARIMA, VAR, modele przestrzeni stanów), a także metody ekonometryczne i algorytmy uczenia maszynowego.
Zawartość empiryczna obejmuje zarówno symulowane eksperymenty, jak i rzeczywiste zastosowania, koncentrujące się między innymi na PKB, serii M4-Competition, badaniach zaufania i trendów przemysłowych oraz indeksach giełdowych. Podsumowując, niniejszy zbiór zapewnia ciekawy wgląd w zastosowania entropii do prognozowania, oferując interesujący przegląd obecnej sytuacji i sugerując możliwości dalszych badań w tej dziedzinie.