The Knowledge at Wharton Network Acast feed serves as a curated showcase highlighting the best content from our podcast collection. Each week, we feature one standout episode from each show in the Wharton Podcast Network, giving listeners a comprehensive sample of our diverse business and academic content. This rotating selection allows audiences to discover new shows within our network while experiencing the depth and variety of Wharton's thought leadership across different topics and forma ...
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Inhalt bereitgestellt von The Quant / Financial Engineering Podcast and Patrick J Zoro. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von The Quant / Financial Engineering Podcast and Patrick J Zoro oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.player.fm/legal.
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Bayesian Neural Networks
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Manage episode 489285092 series 2686124
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Edris Loftpouri MFE /24 discusses his interest on the implementation of Bayesian Neural Networks (BNNs) for macroeconomic forecasting. He also touches on Castastrophe Modeling https://www.linkedin.com/in/patrick-z-08bb5b5a/ https://www.linkedin.com/company/lehigh-master-in-financial-engineering/ This project develops a Bayesian Neural Network (BNN) for macroeconomic forecasting, using stochastic volatility and Bayesian shrinkage priors to manage complex, high-dimensional data. With layer-specific and neuron-specific activation functions, the model captures both long-term dependencies and short-term nonlinear dynamics. Offering adaptive uncertainty quantification and robust volatility handling, it’s ideal for risk analysis, economic policy, and quantitative finance applications. https://www.linkedin.com/in/edris-lotfpouri/
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