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The effectiveness of the combined use of VIX and Support Vector Machines on the prediction of S&P 500

dc.contributor.authorRosillo Camblor, Rafael 
dc.contributor.authorGiner, Javier
dc.contributor.authorOterino de la Fuente, David 
dc.date.accessioned2015-08-31T10:03:50Z
dc.date.available2015-08-31T10:03:50Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.citationNeural Computing & Applications, 25(2), p. 321-332 (2014); doi:10.1007/s00521-013-1487-7
dc.identifier.issn0941-0643
dc.identifier.issn1433-3058
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10651/32993
dc.description.sponsorshipGovernment of the Principality of Asturias
dc.format.extentp. 321-332
dc.language.isoeng
dc.relation.ispartofNeural Computing & Applications
dc.rights© Springer-Verlag London 2013
dc.sourceWOS:000339387600008
dc.titleThe effectiveness of the combined use of VIX and Support Vector Machines on the prediction of S&P 500eng
dc.typejournal article
dc.identifier.local20142123
dc.identifier.doi10.1007/s00521-013-1487-7
dc.relation.publisherversionhttp://dx.doi.org/10.1007/s00521-013-1487-7


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