超高维稀疏网络模型及其组合风险管理研究--聚文网

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内容简介

《超高维稀疏网络模型及其组合风险管理研究》由李爱忠著

作者简介

大数据时代越来越多的数据呈现出维数过高、结构非线性、数据量过大、高增长率等特点，对传统数据挖掘和统计分析提出了严峻的考验，如何发现高维数据分布的内在几何结构,进而挖掘出高维数据内部规律及本征信息,有效结合可视化技术在低维空间来研究超高维数据的内部特性是迫在眉睫的重要任务。超高维数据在金融领域更是遭遇维数灾难问题,维数膨胀给高维数据的模式识别和规则发现带来极大挑战。本研究以大数据时代超高维稀疏网络模型及其应用为目标，站在资源配置和投资组合优化的角度对金融市场全面风险管理问题进行实证研究，为实现高水平网络风险管理和防范金融系统性风险提出理论依据和可操作的技术思路。

第一章绪论

第一节研究背景与意义

第二节相关文献研究综述

第三节研究内容与结构安排

第四节研究思路与方法

第五节主要特色和创新点

第二章高维数据降维理论、方法与模型

第一节高维数据降维的关键技术及方法

第二节基于人工智能的降维方法

第三节本章小结

第三章超高维非线性集成降维理论、方法与应用

第一节超高维非线性集成降维模型及应用

第二节构建双重群组、低秩分块的多因子核范数矩阵回归模型

第三节构建多源异构的多目标、多因子非线性资产定价体系

第四节资产组合优化及金融市场风险管理应用研究

第五节本章小结

……

超高维稀疏网络模型及其组合风险管理研究

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