Some Applications Of Data Mining To Finance, artículo escrito por Stephen Langdell de NAG, aparece publicado en el número de Noviembre-Diciembre de 2002 de la publicación Financial Engineering News.

El artículo describe algunas aplicaciones de técnicas de data-mining para determinar indicadores financieros y predicciones futuras a partir de series temporales de datos financieros. El artículo cierra con un ejemplo que enfatiza el uso de los algoritmos de las librerías NAG para calcular indicadores financieros, incluyendo aquéllos basados en resúmenes de estadísticos, medias móviles y regresión lineal.
En el número de Septiembre de 2002 de la publicación "Financial Engineering News" apareció publicado el artículo "Multi-asset Derivative Pricing using Quasi-Random Numbers and Monte Carlo Simulation", cuyo autor es George Levy, miembro del Grupo de Análisis de Datos y Visualización de NAG. El artículo presenta los resultados de utilizar las librerías NAG para valorar algunos (simples) derivados financieros. En lugar de generar secuencias pseudo-aleatorias uniformes y cuasi-aleatorias uniformas, se generan secuencias pseudo-aleatorias normales multivariantes y cuasi-aleatorias normales multivariantes, dada una media y una matriz de covarianzas. El precio actual del derivado financiero se estima evaluando una integral que representa el valor esperado (descontado)…
NAG anunció a mediados de Septiembre la nueva versión de sus Librerías Numéricas en C. Mark 7, como se conoce la última versión de las librerías C, ofrecen prestaciones comparables a la totalmente reconocidas Librerías Fortran de NAG, reforzándolas como la colección más extensa de algoritmos numéricos de calidad escritos en C disponibles en la actualidad. La Librería C ofrece ahora 861 funciones sin par que cubren los algoritmos numéricos y estadísticos más ampliamente usados, con aproximadamente 400 nuevas funciones entre ellas. Las nuevas funciones incorporadas cubren las siguientes áreas: Ecuaciones Diferenciales en derivadas Parciales, Generación de Mallas, LAPACK, Análisis de Series Temporales,…