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超高維稀疏網絡模型及其組合風險管理研究 版權信息
- ISBN：9787521859751
- 條形碼：9787521859751 ; 978-7-5218-5975-1
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
超高維稀疏網絡模型及其組合風險管理研究 內容簡介
《超高維稀疏網絡模型及其組合風險管理研究》由李愛忠著
超高維稀疏網絡模型及其組合風險管理研究 目錄
**章 緒論
**節 研究背景與意義
第二節 相關文獻研究綜述
第三節 研究內容與結構安排
第四節 研究思路與方法
第五節 主要特色和創新點
第二章 高維數據降維理論、方法與模型
**節 高維數據降維的關鍵技術及方法
第二節 基于人工智能的降維方法
第三節 本章小結
第三章 超高維非線性集成降維理論、方法與應用
**節 超高維非線性集成降維模型及應用
第二節 構建雙重群組、低秩分塊的多因子核范數矩陣回歸模型
第三節 構建多源異構的多目標、多因子非線性資產定價體系
第四節 資產組合優化及金融市場風險管理應用研究
第五節 本章小結
……
**節 研究背景與意義
第二節 相關文獻研究綜述
第三節 研究內容與結構安排
第四節 研究思路與方法
第五節 主要特色和創新點
第二章 高維數據降維理論、方法與模型
**節 高維數據降維的關鍵技術及方法
第二節 基于人工智能的降維方法
第三節 本章小結
第三章 超高維非線性集成降維理論、方法與應用
**節 超高維非線性集成降維模型及應用
第二節 構建雙重群組、低秩分塊的多因子核范數矩陣回歸模型
第三節 構建多源異構的多目標、多因子非線性資產定價體系
第四節 資產組合優化及金融市場風險管理應用研究
第五節 本章小結
……
展開全部
超高維稀疏網絡模型及其組合風險管理研究 作者簡介
大數據時代越來越多的數據呈現出維數過高、結構非線性、數據量過大、高增長率等特點，對傳統數據挖掘和統計分析提出了嚴峻的考驗，如何發現高維數據分布的內在幾何結構,進而挖掘出高維數據內部規律及本征信息,有效結合可視化技術在低維空間來研究超高維數據的內部特性是迫在眉睫的重要任務。超高維數據在金融領域更是遭遇維數災難問題,維數膨脹給高維數據的模式識別和規則發現帶來極大挑戰。本研究以大數據時代超高維稀疏網絡模型及其應用為目標，站在資源配置和投資組合優化的角度對金融市場全面風險管理問題進行實證研究，為實現高水平網絡風險管理和防范金融系統性風險提出理論依據和可操作的技術思路。
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