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    Livro
    Python e o mercado financeiro: programação para estudantes, investidores e analistas
    (2021) Caetano, Marco Antonio Leonel
    Esta obra não está relacionada apenas com o ensino de uma linguagem, no caso, Python. Ela tem foco no aprendizado de algoritmos voltados para o mercado financeiro. As aplicações são dispostas no livro com a utilização de dados reais das bolsas de valores e de produtos financeiros, que são tratados usando ferramentas nas áreas de finanças, matemática, estatística, ciência da computação e ciência dos dados. O texto se divide em duas partes, sendo a primeira composta de capítulos que representam uma evolução, da instalação do ambiente de programação do Anaconda-Spyder até problemas relacionados com array, functions e DataFrames. As principais bibliotecas do Python são usadas para automatizar cálculos de tendência de mercado, risco, value at risk, otimização de carteiras e simulação de Monte Carlo. Os capítulos são contemplados com exemplos e exercícios, todos com soluções. A segunda parte do livro apresenta problemas mais avançados e reais, relacionados ao mercado de títulos, derivativos, ações e demais produtos financeiros, construindo soluções com as bibliotecas mais avançadas do Python. Também fazem parte dos capítulos introdutórios QR Codes que levam a vídeos do próprio autor explicando os exemplos de cada seção, disponíveis em seu canal no YouTube.
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    Livro
    Data Science, marketing & business
    (2019) Fernandez, Pedro Jesus; Marques Filho, Paulo Cilas; Santos, Tiago Mendonça dos; HEDIBERT FREITAS LOPES
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    Capítulo de Livro
    Introdução estatística à avaliação das escalas
    (2016) RINALDO ARTES; Barroso, Lúcia Pereira
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    Capítulo de Livro
    Analysis of Exchange Rates via Multivariate Bayesian Factor Stochastic Volatility Models
    (2014) Kastner, Gregor; Frühwirth-Schnatter, Sylvia; HEDIBERT FREITAS LOPES
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    Capítulo de Livro
    Dynamic models
    (2019) Schmidt, Alexandra M.; HEDIBERT FREITAS LOPES
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    Capítulo de Livro
    Online Bayesian learning in dynamic models: An illustrative introduction to particle methods
    (2013) HEDIBERT FREITAS LOPES; Carvalho, Carlos M.
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    Capítulo de Livro
    Particle Learning for Sequential Bayesian Computation
    (2011) HEDIBERT FREITAS LOPES; Johannes, Michael S.; Carvalho, Carlos M.; Polson, Nicholas G.
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    Capítulo de Livro
    Dynamic stock selection strategies: A structured factor model framework
    (2011) Carvalho, Carlos M; HEDIBERT FREITAS LOPES; Aguilar, Omar
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    Capítulo de Livro
    O Setor do Leite: Os casos da Imbaúba e da Porto Alegre
    (2014) Caleman, Silvia Morales de Queiroz; GUILHERME FOWLER DE AVILA MONTEIRO; Januário, Éder de Carvalho
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    Capítulo de Livro
    Opportunities and Challenges of Impact Investing in Climate-Smart Agriculture in Latin America
    (2020) Rotondaro, Angélica; ANDREA MARIA ACCIOLY FONSECA MINARDI; Dissemond, Leonie
    Climate-smart agriculture is inherent to impact investing. Altogether, it provides mitigation of the highest appointed risk for agriculture investing—climate change; it brings to light out-of-the-box solutions that go from soil management practices to new sorts of apps and technology with a direct positive and measurable impact on reduced desertification; better soil quality; lower costs; and food security. In this chapter, we address the most commonly mentioned concerns of individual and institutional investors about climate-smart agriculture investing and provide real and up-to-date cases on how these perceived risks are being addressed by businesses in Latin America. The findings show that new business models and changed mindsets resemble concrete opportunities and that a sort of new actors in the field will provide the required seed and start-up capital.