非参数支持向量回归和分类理论及其在金融市场预测中的应用/金融学论丛--聚文网

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内容简介

在金融市场预测领域，许多问题无法用传统的方法来刻画内部规律，而新的非参数支持向量回归和分类(SVM)方法只需基于自身的独特算法，就可以对样本信息不断训练，提取出目标经济和金融问题隐含的最优非线性映射关系，非常适合解决先验知识不清的预测问题。特别重要的是，独特的结构风险最小化设计赋予了SVM最出色的预测功能，这是基于经验风险最小化的传统方法不能比拟的。本书利用支持向量回归对不同时间序列模型进行估计，分别预测了汇率、证券指数收益率以及它们的波动性；同时也利用支持向量分类估计了非线性的概率模型，对公司信用风险进行了预测。实证结果支持SVM方法预测能力出色的理论优点。 SVM虽然原理复杂，但是参数设定方便、编程容易、运算快捷且操作性强，使得预测完全可以从理论走向具体应用，具有广阔的应用前景。本书读者可以是金融市场各类投资者、预测工作者、经济和金融分析师、不同层级的管理决策者，也可以是从事预测，统计和计量分析的研究生、科研人员和高校教师。

作者简介

陈诗一，韩国庆北国立大学计量经济学博士，复旦大学中国社会主义市场经济研究中心(CCES)研究人员，复旦大学经济学院教师。主要研究方向为计量经济理论、支持向量算法、时间序列分析、预测方法，能源和可持续发展、中国经济和金融实证研究等，主要研究成果曾在《中国社会科学》、《经济学(季刊)》、《数量经济技术经济研究》等刊物发表。

第一章预测概述第一节预测的重要性第二节什么是预测？第三节预测方法的发展第四节预测与决策第二章支持向量回归和分类理论第一节支持向量算法第二节支持向量回归第三节支持向量分类第四节蒙特卡罗仿真附录第三章汇率预测：基于前馈SVR的非线性ARI模型第一节介绍第二节数据收集和处理第三节实证模型设定第四节预测方案和评估标准第五节预测结果比较分析第六节人民币汇率预测第七节结论第四章金融收益率水平预测：基于反馈SVR的非线性ARIMA模型第一节介绍第二节反馈SVR机制设计第三节金融收益率定义第四节固定预测评估第五节递归预测评估第六节中国证券指数和汇率收益率水平预测第七节结论第五章金融收益率波动性预测：基于反馈SVR的非线性GARCH模型第一节介绍第二节实证模型和预测方案第三节蒙特卡罗仿真第四节真实数据检验第五节中国金融波动性预测案例第六节结论第六章公司信用风险预测：基于SVC的非线性概率模型第一节介绍第二节数据描述和处理第三节预测分析框架第四节实证分析第五节 CAPM检验案例第六节结论第七章结束语词汇表后记

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