Tensor Decomposition, multifactorial model and strategic Asset Allocation

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dc.contributor.advisor Billio, Monica it_IT
dc.contributor.author Ratto, Francesco <1995> it_IT
dc.date.accessioned 2019-06-17 it_IT
dc.date.accessioned 2019-11-20T07:09:22Z
dc.date.issued 2019-07-16 it_IT
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10579/15382
dc.description.abstract L'obiettivo della tesi è applicare un algoritmo utilizzato nel Machine Learning per decomporre tensori non negativi. L'applicazione dell'algoritmo sarà dedicata all'asset allocation e all'ottimizzazione di portafoglio, proponendo vai metodi per selezionare con vari modelli i pesi di portafoglio ottimi. it_IT
dc.language.iso en it_IT
dc.publisher Università Ca' Foscari Venezia it_IT
dc.rights © Francesco Ratto, 2019 it_IT
dc.title Tensor Decomposition, multifactorial model and strategic Asset Allocation it_IT
dc.title.alternative BCD algorithm for non negative tensor factorization: An application to Markov switching, multivarite linear models and non linear portfolio optimization it_IT
dc.type Master's Degree Thesis it_IT
dc.degree.name Economia e finanza it_IT
dc.degree.level Laurea magistrale it_IT
dc.degree.grantor Dipartimento di Economia it_IT
dc.description.academicyear 2018/2019_sessione_estiva it_IT
dc.rights.accessrights closedAccess it_IT
dc.thesis.matricno 851342 it_IT
dc.subject.miur SECS-P/05 ECONOMETRIA it_IT
dc.description.note it_IT
dc.degree.discipline it_IT
dc.contributor.co-advisor it_IT
dc.date.embargoend 10000-01-01
dc.provenance.upload Francesco Ratto (851342@stud.unive.it), 2019-06-17 it_IT
dc.provenance.plagiarycheck Monica Billio (billio@unive.it), 2019-07-08 it_IT


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