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正版 非参数支持向量回归和分类理论及其在金融市场预测中的应用
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第一章 预测概述
第一节 预测的重要性
第二节 什么是预测?
第三节 预测方法的发展
第四节 预测与决策
第二章 支持向量回归和分类理论
第一节 支持向量算法
第二节 支持向量回归
第三节 支持向量分类
第四节 蒙特卡罗仿真
附录
第三章 汇率预测:基于前馈SVR的非线性ARI模型
第一节 介绍
第二节 数据收集和处理
第三节 实证模型设定
第四节 预测方案和评估标准
第五节 预测结果比较分析
第六节 人民币汇率预测
第七节 结论
第四章 金融收益率水平预测:基于反馈SVR的非线性ARIMA模型
第一节 介绍
第二节 反馈SVR机制设计
第三节 金融收益率定义
第四节 固定预测评估
第五节 递归预测评估
第六节 中国证券指数和汇率收益率水平预测
第七节 结论
第五章 金融收益率波动性预测:基于反馈SVR的非线性GARCH模型
第一节 介绍
第二节 实证模型和预测方案
第三节 蒙特卡罗仿真
第四节 真实数据检验
第五节 中国金融波动性预测案例
第六节 结论
第六章 公司信用风险预测:基于SVC的非线性概率模型
第一节 介绍
第二节 数据描述和处理
第三节 预测分析框架
第四节 实证分析
第五节 CAPM检验案例
第六节 结论
第七章 结束语
词汇表
后记
陈诗一,韩国庆北国立大学计量经济学博士,复旦大学中国社会主义市场经济研究中心(CCES)研究人员,复旦大学经济学院教师。主要研究方向为计量经济理论、支持向量算法、时间序列分析、预测方法,能源和可持续发展、中国经济和金融实证研究等,主要研究成果曾在《中国社会科学》、《经济学(季刊)》、《数量经济技术经济研究》等刊物发表。
本书是“金融学论丛”之一,全书共分6个章节,对非参数支持向量回归和分类理论及其在金融市场预测中的应用问题作了系统的介绍,具体包括预测概述、支持向量回归和分类理论、金融收益率水平预测、金融收益率波动性预测、公司信用风险预测等。该书可供各大专院校作为教材使用,也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。
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