Causal Modeling for Finance and Business
Idioma: inglés
Editorial: The MIT Press Aug 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware -A comprehensive look at causality’s theoretical and practical aspects in economics and finance.In Causal Modeling for Finance and Business, Frank Fabozzi and Sergio Focardi offer a foundation for understanding causal relationships and their importance in complex systems. Topics include the theory of graphs, probabilistic frameworks, structural causal models, algorithms for learning causal structures, and the empirical testing of these models.The book emphasizes applying and deploying causal models in real-world business and investment scenarios. However, it also offers a novel theoretical perspective on causal modeling. Fabozzi and Focardi argue that causation is not a law of nature, but a characteristic of causal systems. If we accept the modern idea of causation as manipulability, causal systems are characterized by causal relationships as well as purely descriptive functional relationships.With these arguments in mind, the book addresses a critical gap in understanding and applying causal reasoning in complex systems. While correlations have often been relied upon in data analysis, decision-making in business and economics demands a deeper understanding of causation and functional relationships to drive actionable outcomes.The book’s objective is to provide a comprehensive resource that bridges foundational theories and practical applications of causal models. By integrating recent advancements in artificial intelligence, probabilistic logic, and graph theory, the authors offer a robust framework for researchers, practitioners, and decision-makers to harness the power of causality in solving intricate problems.…
N° de ref. del artículo 9780262054270
- Título
- Causal Modeling for Finance and Business
- Autor
- Frank J. Fabozzi
- Editorial
- The MIT Press Aug 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0262054272
- ISBN 13
- 9780262054270
- Peso del artículo
- 454 gramos
- Dimensiones
- 225x149x21 mm
In Causal Modeling for Finance and Business, Frank Fabozzi and Sergio Focardi offer a foundation for understanding causal relationships and their importance in complex systems. Topics include the theory of graphs, probabilistic frameworks, structural causal models, algorithms for learning causal structures, and the empirical testing of these models.
The book emphasizes applying and deploying causal models in real-world business and investment scenarios. However, it also offers a novel theoretical perspective on causal modeling. Fabozzi and Focardi argue that causation is not a law of nature, but a characteristic of causal systems. If we accept the modern idea of causation as manipulability, causal systems are characterized by causal relationships as well as purely descriptive functional relationships.
With these arguments in mind, the book addresses a critical gap in understanding and applying causal reasoning in complex systems. While correlations have often been relied upon in data analysis, decision-making in business and economics demands a deeper understanding of causation and functional relationships to drive actionable outcomes.
The book’s objective is to provide a comprehensive resource that bridges foundational theories and practical applications of causal models. By integrating recent advancements in artificial intelligence, probabilistic logic, and graph theory, the authors offer a robust framework for researchers, practitioners, and decision-makers to harness the power of causality in solving intricate problems.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Sergio Focardi is Professor at the University of Genoa, where he teaches risk management and financial engineering. He has taught at EDHEC Business School at Stony Brook University, Princeton University, and Pôle Universitaire Léonard-de-Vinci at Paris la Défense. He is the author or coauthor of 24 books (including Adaptive Finance, published by the MIT Press) and more than 100 peer-reviewed papers.
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