非參數(shù)支持向量回歸和分類理論及其在金融市場預測中的應用
定 價：34 元
叢書名：金融學論叢
- 作者：陳詩一著
- 出版時間：2008/4/1
- ISBN：9787301137154
- 出 版 社：北京大學出版社
- 中圖法分類：F830.9
- 頁碼：239
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16K
在金融市場預測領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特算法就可以對樣本信息不斷訓練提取出目標經(jīng)濟和金融問題隱臺的最優(yōu)非線性映射關系非常適臺解決先驗知識不清的預測問題。特別重要的是獨特的結(jié)構風險最小化設計賦予了SVM最出色的預測功能這是基于經(jīng)驗風險最小化的傳統(tǒng)方法不能比擬的。本書利用支持向量回歸對不同時間序列模型進行估計分別預測了匯率證券指數(shù)收益率以及它們的波動性同時也利用支持向量分類估計了非線性的概率模型對公司信用風險進行了預測。實證結(jié)果支持SVM方法預預能力出色的理論優(yōu)點。
SVM雖然原理復雜，但是參數(shù)設定方便編程容易運算快捷且操作性強使得預測完全可以從理論走向具體應用具有廣闊的應用前景。本書讀者可以是金融市場各類投資者預測工作者經(jīng)濟和金融分析師不同層級的管理決策者也可以是從事預測統(tǒng)計和計量分析的研究生科研人員和高校教師。
陳詩一，韓國慶北國立大學計量經(jīng)濟學博士，復旦大學中國社會主義市場經(jīng)濟研究中心（CCES）研究人員復旦大學經(jīng)濟學院教師。主要研究方向為計量經(jīng)濟理論，支持向量算法，時間序列分析預測方法能源和可持續(xù)發(fā)展中國經(jīng)濟和金融實證研究等，主要研究成果曾在《中國社會科學》 《經(jīng)濟學（季fU）》《數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究》等刊物發(fā)表。
第一章 預測概述
第一節(jié) 預測的重要性
第二節(jié) 什么是預測?
第三節(jié) 預測方法的發(fā)展
第四節(jié) 預測與決策
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 匯率預測：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) 實證模型設定
第四節(jié) 預測方案和評估標準
第五節(jié) 預測結(jié)果比較分析
第六節(jié) 人民幣匯率預測
第七節(jié) 結(jié)論
第四章 金融收益率水平預測：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機制設計
第三節(jié) 金融收益率定義
第四節(jié) 固定預鍘評估
第五節(jié) 遞歸預測評估
第六節(jié) 中國證券指數(shù)和匯率收益率水平預測
第七節(jié) 結(jié)論
第五章 金融收益率波動性預測：基于反饋SVR的非線性GARCH模型
第一節(jié) 介紹
第二節(jié) 實證模型和預測方案
第三節(jié) 蒙特卡羅仿真
第四節(jié) 真實數(shù)據(jù)檢驗
第五節(jié) 中國金融波動性預測案例
第六節(jié) 結(jié)論
第六章 公司信用風險預測：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) 預測分析框架
第四節(jié) 實證分析
第五節(jié) CAPM檢驗案例
第六節(jié) 結(jié)論
第七章 結(jié)束語
詞匯表
后記
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