非參數(shù)支持向量回歸和分類理論及其在金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

內(nèi)容概要

在金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)領(lǐng)域許多問題無法用傳統(tǒng)的方法來刻畫內(nèi)部規(guī)律而新的非參數(shù)支持向量回歸和分類（SVM）方法只需基于自身的獨(dú)特算法就可以對(duì)樣本信息不斷訓(xùn)練提取出目標(biāo)經(jīng)濟(jì)和金融問題隱臺(tái)的最優(yōu)非線性映射關(guān)系非常適臺(tái)解決先驗(yàn)知識(shí)不清的預(yù)測(cè)問題。特別重要的是獨(dú)特的結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化設(shè)計(jì)賦予了SVM最出色的預(yù)測(cè)功能這是基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化的傳統(tǒng)方法不能比擬的。本書利用支持向量回歸對(duì)不同時(shí)間序列模型進(jìn)行估計(jì)分別預(yù)測(cè)了匯率證券指數(shù)收益率以及它們的波動(dòng)性同時(shí)也利用支持向量分類估計(jì)了非線性的概率模型對(duì)公司信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。實(shí)證結(jié)果支持SVM方法預(yù)預(yù)能力出色的理論優(yōu)點(diǎn)。    SVM雖然原理復(fù)雜，但是參數(shù)設(shè)定方便編程容易運(yùn)算快捷且操作性強(qiáng)使得預(yù)測(cè)完全可以從理論走向具體應(yīng)用具有廣闊的應(yīng)用前景。本書讀者可以是金融市場(chǎng)各類投資者預(yù)測(cè)工作者經(jīng)濟(jì)和金融分析師不同層級(jí)的管理決策者也可以是從事預(yù)測(cè)統(tǒng)計(jì)和計(jì)量分析的研究生科研人員和高校教師。

作者簡(jiǎn)介

陳詩一，韓國(guó)慶北國(guó)立大學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，復(fù)旦大學(xué)中國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)研究中心（CCES）研究人員復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教師。主要研究方向?yàn)橛?jì)量經(jīng)濟(jì)理論，支持向量算法，時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)方法能源和可持續(xù)發(fā)展中國(guó)經(jīng)濟(jì)和金融實(shí)證研究等，主要研究成果曾在《中國(guó)社會(huì)科學(xué)》  《經(jīng)濟(jì)學(xué)（季fU）》《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》等刊物發(fā)表。

書籍目錄

第一章　預(yù)測(cè)概述　第一節(jié)　預(yù)測(cè)的重要性　第二節(jié)　什么是預(yù)測(cè)?　第三節(jié)　預(yù)測(cè)方法的發(fā)展　第四節(jié)　預(yù)測(cè)與決策第二章　支持向量回歸和分糞理論　第一節(jié)　支持向量算法　第二節(jié)　支持向量回歸　第三節(jié)　支持向量分類　第四節(jié)　蒙特卡羅仿真　附錄第三章　匯率預(yù)測(cè)：基于前饋SVR的非線性ARl模型　第一節(jié)　介紹　第二節(jié)　數(shù)據(jù)收集和處理　第三節(jié)　實(shí)證模型設(shè)定　第四節(jié)　預(yù)測(cè)方案和評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)　第五節(jié)　預(yù)測(cè)結(jié)果比較分析　第六節(jié)　人民幣匯率預(yù)測(cè)　第七節(jié)　結(jié)論第四章　金融收益率水平預(yù)測(cè)：基于反饋SVR的非線性ARIMA模型  第一節(jié)　介紹  第二節(jié)　反饋SVR機(jī)制設(shè)計(jì)  第三節(jié)　金融收益率定義  第四節(jié)　固定預(yù)鍘評(píng)估  第五節(jié)　遞歸預(yù)測(cè)評(píng)估　第六節(jié)  中國(guó)證券指數(shù)和匯率收益率水平預(yù)測(cè)　第七節(jié)　結(jié)論第五章　金融收益率波動(dòng)性預(yù)測(cè)：基于反饋SVR的非線性GARCH模型　第一節(jié)　介紹　第二節(jié)　實(shí)證模型和預(yù)測(cè)方案　第三節(jié)　蒙特卡羅仿真　第四節(jié)　真實(shí)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)　第五節(jié)  中國(guó)金融波動(dòng)性預(yù)測(cè)案例　第六節(jié)　結(jié)論第六章　公司信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)：基于SVC的非線性概率模型　第一節(jié)　介紹　第二節(jié)　數(shù)據(jù)描述和處理　第三節(jié)　預(yù)測(cè)分析框架　第四節(jié)　實(shí)證分析　第五節(jié)　CAPM檢驗(yàn)案例　第六節(jié)　結(jié)論第七章　結(jié)束語詞匯表后記

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