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狀態空間方法的時間序列分析(第2版)/狀態空間理論之經濟金融應用系列叢書 版權信息
- ISBN：9787504984586
- 條形碼：9787504984586 ; 978-7-5049-8458-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
狀態空間方法的時間序列分析(第2版)/狀態空間理論之經濟金融應用系列叢書 內容簡介
這本書呈現了狀態空間方法關于時間序列分析的全面處理。狀態空間時間序列模型*顯著的特征是把觀測序列看作由明確的各成分組成，如趨勢、季節、回歸元素和擾動項，每一成分都可分開建模。建模過程就是將所有成分放置在一起形成一個單獨模型，稱為狀態空間模型，它提供了分析的基礎。 本書主要面向學生、教師、研究狀態空間時間序列分析的方法論和應用領域的學者，以及相關領域的統計學家和經濟計量學家。
狀態空間方法的時間序列分析(第2版)/狀態空間理論之經濟金融應用系列叢書 目錄
目 錄
1.引言
2.局部水平模型
2.1 引言
2.2 濾波
2.3 預測誤差
2.4 狀態平滑
2.5 擾動平滑
2.6 模擬
2.7 缺失觀測
2.8 預測
2.9 初始化
2.10 參數估計
2.11 穩態
2.12 診斷檢查
2.13 練習
3.線性高斯狀態空間模型
3.1 引言
3.2 一元結構時間序列模型
3.3 多元結構時間序列模型
3.3.1 同質模型
3.4 ＡＲＭＡ模型和ＡＲＩＭＡ模型
3.5 指數平滑
3.6 回歸模型
3.7 動態因子模型
3.8 連續時間狀態空間模型
3.9 樣條平滑
3.10 狀態空間分析的深入評論
3.11 練習
4.濾波、平滑和預測
4.1 引言
4.2 多元回歸理論的基本結果
4.3 濾波
4.4 狀態平滑
4.5 擾動平滑
4.6 其他狀態平滑算法
4.7 平滑估計的協方差矩陣
4.8 權重函數
4.9 模擬平滑
4.10 缺失觀測
4.11 預測
4.12 觀測向量的維度
4.13 基本結果的矩陣形式
4.14 練習
5.濾波和平滑的初始化
5.1 引言
5.2 卡爾曼濾波的精確初始化
5.3 狀態平滑的精確初始化
5.4 擾動平滑的精確初始化
5.5 精確初始模擬平滑
5.6 一些模型初始條件案例
5.7 增廣卡爾曼濾波和平滑
6.深入計算方面
6.1 引言
6.2 回歸估計
6.3 平方根濾波和平滑
6.4 多元序列的一元處理
6.5 大型觀測向量的收縮
6.6 線性約束下的濾波與平滑
6.7 狀態空間方法的計算機軟件包
7.參數極大似然估計
7.1 引言
7.2 似然評估
7.3 參數估計
7.4 擬合優度
7.5 診斷檢查
8.線性高斯模型應用的演示
8.1 引言
8.2 結構時間序列分析
8.3 二元結構時間序列分析
8.4 Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ分析
8.5 平滑樣條
8.6 動態因子分析
9.非線性和非高斯模型特例
9.1 引言
9.2 線性高斯信號模型
9.3 指數簇模型
9.4 厚尾分布
9.5 隨機波動模型
9.6 其他金融模型
9.7 非線性模型
10.近似濾波與平滑
10.1 引言
10.2 擴展卡爾曼濾波
10.3 無跡卡爾曼濾波
10.4 非線性平滑
10.5 通過數據轉換的近似
10.6 通過模估計的近似
10.7 模估計的深入發展
10.8 厚尾分布處理
11.平滑的重要性采樣
11.1 引言
11.2 重要性采樣的基本思想
11.3 重要性密度的選擇
11.4 重要性采樣的實現細節
11.5 估計狀態向量的函數
11.6 估計對數似然值和參數
11.7 重要性采樣的權重和診斷
12.粒子濾波
12.1 引言
12.2 重要性采樣的濾波
12.3 序貫重要性采樣
12.4 自舉粒子濾波
12.5 輔助粒子濾波
12.6 粒子濾波的其他實現
12.7 Ｒａｏ－Ｂｌａｃｋｗｅｌｌｉｓａｔｉｏｎ
13.貝葉斯參數估計
13.1 引言
13.2 線性高斯模型的后驗分析
13.3 非線性非高斯模型的后驗分析
13.4 馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法
14 非高斯和非線性演示
14.1 引言
14.2 非線性分解：英國居民出國旅行
14.3 泊松密度：英國面包車司機死亡
14.4 厚尾密度：天然氣消費異常
14.5 波動：英鎊兌美元日匯率
14.6 二進制密度：牛津劍橋劃船比賽
參考文獻
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