图书介绍
数据驱动的金融时间序列预测模型研究PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 张贵生著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：7030542502
- 出版时间：2018
- 标注页数：134页
- 文件大小：17MB
- 文件页数：142页
- 主题词：
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图书目录
第1章 绪论1
1.1研究的背景和意义1
1.2文献回顾与评述3
1.3主要研究成果及创新13
1.4研究方法及技术路线17
第2章 相关理论基础21
2.1 ARIMA模型21
2.2 GARCH模型族23
2.3支持向量机27
第3章 基于微分信息的ARMAD-GARCH股票价格预测模型33
3.1 ARMAD-GARCH模型35
3.2实证研究38
3.3本章小结46
第4章 基于梯度因子的G-ARMA-GARCH股票价格预测模型48
4.1 G-ARMA-GARCH模型50
4.2实证研究52
4.3本章小结60
第5章 基于近邻互信息的SVM-GARCH股票价格预测模型61
5.1 SVM-GARCH模型构造63
5.2实证研究66
5.3本章小结78
第6章 基于ARIMA和时间测地线距离SVM的股票价格时序数据混合预测模型80
6.1时间相关性经验知识80
6.2基础模型介绍82
6.3混合预测模型构造83
6.4实证研究84
6.5本章小结90
第7章 基于ARIMA和泰勒展开的金融时序混合预测模型92
7.1模型构建背景知识94
7.2基于跟踪微分器的泰勒展开预测模型97
7.3混合预测模型ARIMA-TEF构建103
7.4本章小结118
第8章 结论与展望120
8.1结论120
8.2不足与展望122
参考文献124