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非參數支持向量回歸和分類理論及其 版權信息
- ISBN：9787301137154
- 條形碼：9787301137154 ; 978-7-301-13715-4
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
非參數支持向量回歸和分類理論及其 目錄
**章 預測概述 **節 預測的重要性 第二節 什么是預測? 第三節 預測方法的發展 第四節 預測與決策第二章 支持向量回歸和分糞理論 **節 支持向量算法 第二節 支持向量回歸 第三節 支持向量分類 第四節 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 **節 介紹 第二節 數據收集和處理 第三節 實證模型設定 第四節 預測方案和評估標準 第五節 預測結果比較分析 第六節 人民幣匯率預測 第七節 結論第四章 金融收益率水平預測：基于反饋SVR的非線性ARIMA模型**節 介紹第二節 反饋SVR機制設計第三節 金融收益率定義第四節 固定預鍘評估第五節 遞歸預測評估 第六節 中國證券指數和匯率收益率水平預測 第七節 結論第五章 金融收益率波動性預測：基于反饋SVR的非線性GARCH模型 **節 介紹 第二節 實證模型和預測方案 第三節 蒙特卡羅仿真 第四節 真實數據檢驗 第五節 中國金融波動性預測案例 第六節 結論第六章 公司信用風險預測：基于SVC的非線性概率模型 **節 介紹 第二節 數據描述和處理 第三節 預測分析框架 第四節 實證分析 第五節 CAPM檢驗案例 第六節 結論第七章 結束語詞匯表后記
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非參數支持向量回歸和分類理論及其 節選
在金融市場預測領域，許多問題無法用傳統的方法來刻畫內部規律，而新的非參數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，提取出目標經濟和金融問題隱含的*優非線性映射關系，非常適合解決先驗知識不清的預測問題。特別重要的是，獨特的結構風險*小化設計賦予了SVM*出色的預測功能．這是基于經驗風險*小化的傳統方法不能比擬的。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。實證結果支持SVM方法預測能力出色的理論優點。
非參數支持向量回歸和分類理論及其 作者簡介
陳詩一，韓國慶北國立大學計量經濟學博士，復旦大學中國社會主義市場經濟研究中心（CCES）研究人員復旦大學經濟學院教師。主要研究方向為計量經濟理論，支持向量算法，時間序列分析預測方法能源和可持續發展中國經濟和金融實證研究等，主要研究成果曾在《中國社會科學》 《經濟學（季fU）》《數量經濟技術經濟研究》等刊物發表。
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