Sökning: "Komplexa köp"
Visar resultat 1 - 5 av 20 uppsatser innehållade orden Komplexa köp.
1. Pricing Complex derivatives under the Heston model
Master-uppsats, KTH/Matematik (Avd.)Sammanfattning : The calibration of model parameters is a crucial step in the process of valuation of complex derivatives. It consists of choosing the model parameters that correspond to the implied market data especially the call and put prices. LÄS MER
2. Predicting Purchase of Airline Seating Using Machine Learning
Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : With the continuing surge in digitalization within the travel industry and the increased demand of personalized services, understanding customer behaviour is becoming a requirement to survive for travel agencies. The number of cases that addresses this problem are increasing and machine learning is expected to be the enabling technique. LÄS MER
3. Är detaljhandlarna fast i det förflutna? : En fallstudie av IKEAs köksavdelning
Master-uppsats, Högskolan i Borås/Akademin för textil, teknik och ekonomiSammanfattning : Konsumenters beteende har förändrats och i dag söker kunder inte efter produktrelaterad information enbart i den fysiska butiken inför att de ska genomföra ett komplext köp. Teknisk utveckling och butiker online har möjliggjort för konsumenten att söka information var och när de vill. LÄS MER
4. Värdeskapande för millennialkonsumenten : En fallstudie på mobilanvändning i IKEA:s köksavdelning
Master-uppsats, Högskolan i Borås/Akademin för textil, teknik och ekonomiSammanfattning : Introduktion – Millennials, är den första generation som har växt med teknologi nära tillhands. För dem har mobilen fått bli en integrerad del av deras liv, vilket har påverkat hur dem som konsumenter interagerar med en butik och dess miljö. LÄS MER
5. Neural Networks and Uncertainty Estimation for Financial Asset Predictions
Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : With the capability of modeling complex non-linear mappings, neural networks have obtained state-of-the-art performance on various tasks. However, traditional neural networks are prone to overfitting as they tend to be overconfident on unseen, noisy and incorrectly labeled data. Neither do they produce meaningful representations of uncertainty. LÄS MER