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大數據金融叢書MATLAB時間序列方法與實踐

包郵 大數據金融叢書MATLAB時間序列方法與實踐

作者:江渝
出版社:電子工業出版社出版時間:2019-03-01
開本: 其他 頁數: 216
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大數據金融叢書MATLAB時間序列方法與實踐 版權信息

大數據金融叢書MATLAB時間序列方法與實踐 本書特色

工業及金融領域針對時間序列的應用都非常廣泛。本書將系統介紹時間序列的基本概念、分析方法以及典型的應用案例。全書將分三篇,*篇介紹時間序列的定義、基本概念、分析方法概況等基本知識。 第二篇系統介紹時間序列的分析方法和分析模型,對于每個方法,都將介紹方法的原理、步驟、及詳細的MATLAB實現過程。第三篇將介紹幾個時間序列方法在經濟、金融等領域的實際應用案例。

大數據金融叢書MATLAB時間序列方法與實踐 內容簡介

工業及金融領域針對時間序列的應用都很好廣泛。本書將系統介紹時間序列的基本概念、分析方法以及典型的應用案例。全書將分三篇,篇介紹時間序列的定義、基本概念、分析方法概況等基本知識。 第二篇系統介紹時間序列的分析方法和分析模型,對于每個方法,都將介紹方法的原理、步驟、及詳細的MATLAB實現過程。第三篇將介紹幾個時間序列方法在經濟、金融等領域的實際應用案例。

大數據金融叢書MATLAB時間序列方法與實踐 目錄

1 緒論..................................................................................................................1
1.1 時間序列的發展過程.............................................................................. 1
1.2 時間序列的基本概念.............................................................................. 3
1.3 平穩時間序列分析方法.......................................................................... 7
1.4 季節指數預測法...................................................................................... 9
1.5 時間序列主要模型介紹........................................................................ 11
1.6 時間序列分析工具................................................................................ 14
1.7 應用實例:基于時間序列的股票預測.................................................. 15
1.8 本章小結............................................................................................... 20
參考文獻....................................................................................................... 20
2 時間序列基本概念...........................................................................................21
2.1 時間序列的統計概念............................................................................ 21
2.2 時間序列的平穩性................................................................................ 24
2.3 時間序列的相關性................................................................................ 28
2.4 時間序列的運算.................................................................................... 34
2.5 白噪聲................................................................................................... 37
2.6 小結....................................................................................................... 40
參考文獻....................................................................................................... 41
3 自回歸模型——AR 模型.................................................................................42
3.1 AR 模型的定義.............................................................................................42
3.2 AR 模型的平穩性.................................................................................. 43
3.3 AR 模型的統計性質.............................................................................. 45
3.4 AR 模型的MATLAB 實現....................................................................48
3.5 AR 模型的應用實例.............................................................................. 53
3.6 小結....................................................................................................... 55
參考文獻....................................................................................................... 56
4 滑動平均模型——MA 模型............................................................................ 57
4.1 MA 模型的定義..................................................................................... 57
4.2 MA 模型的性質..................................................................................... 58
4.3 MA 模型的應用實例............................................................................. 61
4.4 小結....................................................................................................... 63
參考文獻....................................................................................................... 63
5 自回歸滑動平均模型——ARMA 模型............................................................. 64
5.1 ARMA 模型........................................................................................... 64
5.2 ARMA 模型的性質............................................................................... 65
5.3 ARMA 模型的圖像定階........................................................................ 67
5.4 ARMA 模型的應用實例........................................................................ 71
5.5 小結....................................................................................................... 75
參考文獻....................................................................................................... 76
6 非平穩序列的隨機分析——ARIMA 模型........................................................ 77
6.1 ARIMA 模型的定義.............................................................................. 77
6.2 ARIMA 模型的MATLAB 實現...............................................................78
6.3 ARIMA 模型的應用實例...................................................................... 83
6.4 小結....................................................................................................... 90
參考文獻....................................................................................................... 90
7 建模及預測.....................................................................................................92
7.1 平穩性檢驗方法.................................................................................... 92
7.2 AIC 準則定階........................................................................................ 97
7.3 模型的檢驗........................................................................................... 98
7.4 ADF 檢驗方法的MATLAB 實現.......................................................... 99
7.5 模型的預測......................................................................................... 108
7.6 模型的建立及預測應用實例............................................................... 109
7.7 小結..................................................................................................... 117
參考文獻..................................................................................................... 117
8 趨勢及季節性時間序列建模.......................................................................... 118
8.1 趨勢分析............................................................................................. 118
8.2 季節效應分析..................................................................................... 122
8.3 模型的應用實例.................................................................................. 125
8.4 小結..................................................................................................... 135
參考文獻..................................................................................................... 135
9 條件異方差模型............................................................................................ 136
9.1 時間序列的異方差性.......................................................................... 136
9.2 異方差性檢驗..................................................................................... 139
9.3 自回歸條件異方差模型........................................................................141
9.4 廣義自回歸條件異方差模型............................................................... 143
9.5 模型的MATLAB 方法........................................................................ 144
9.6 模型的應用實例.................................................................................. 147
9.7 小結..................................................................................................... 155
參考文獻..................................................................................................... 156
10 多元時間序列分析....................................................................................157
10.1 平穩多元序列建模............................................................................ 157
10.2 協整................................................................................................... 159
10.3 模型的MATLAB 方法...................................................................... 162
10.4 模型的1
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大數據金融叢書MATLAB時間序列方法與實踐 作者簡介

江渝上海財經大學數學學院副教授,日本北海道大學理學博士。主要研究方向為數學物理反問題,醫學成像技術的數學建模與參數重構。李幸上海財經大學數學學院研究生,曾獲中國研究生數學建模競賽全國二等獎。主要從事數值線性代數、最優化理論與計算、數據挖掘等領域的研究。卓金武高級工程師,MathWorks中國教育業務總監,在MATLAB數據分析、數據挖掘、機器學習、數學建模、計算金融等科學計算領域有多年工作經驗。著有三部專著:《MATLAB數學建模方法與實踐(第三版)》、《量化投資:MATLAB數據挖掘技術與實踐》、《大數據挖掘:系統方法與實例分析》。

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