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

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

定  價(jià):34 元

叢書名:金融學(xué)論叢

        

  • 作者:陳詩一著
  • 出版時(shí)間:2008/4/1
  • ISBN:9787301137154
  • 出 版 社:北京大學(xué)出版社
  • 中圖法分類:F830.9 
  • 頁碼:239
  • 紙張:膠版紙
  • 版次:1
  • 開本:16K
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    在金融市場預(yù)測領(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)和金融問題隱臺的最優(yōu)非線性映射關(guān)系非常適臺解決先驗(yàn)知識不清的預(yù)測問題。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不同時(shí)間序列模型進(jìn)行估計(jì)分別預(yù)測了匯率證券指數(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公司信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)測。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各類投資者預(yù)測工作者經(jīng)濟(jì)和金融分析師不同層級的管理決策者也可以是從事預(yù)測統(tǒng)計(jì)和計(jì)量分析的研究生科研人員和高校教師。
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