《金融時間序列預測》是2017年科學出版社出版的圖書，作者是張貴生。
基本介紹
- 書名：金融時間序列預測
- 作者：張貴生
- 出版社：科學出版社
- ISBN：9787030542502
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
以非線性動力學的觀點看來，現代金融理論中金融系統的不確定性恰恰源於其自身就是一個受多種因素綜合影響的具有開放性質的複雜巨系統，相應地，作為系統觀測值的金融時序數據則從形式上表現了該系統的複雜運動規律。基於此，《數據驅動的金融時間序列預測模型研究》借鑑複雜系統視角建模的思想，結全催合智慧型計算、計算實驗金融、數據挖掘及控制論等相關領域的*新研究成果，“自底向上”地展開金融時序數據經驗知識融合下的機器學習預測建模創新研究，以探索金融系統的複雜演化寒采想規律。
圖書目錄
目錄
第1章 緒論 1
1.1 研究的背景和意義 1
1.2 文故淋兵獻回顧與評述 3
1.3 主要研究成果迎習嘗及創新 13
1.4 研究方法及技術路線 17
第2章 相關理論基礎 21
2.1 ARIMA模型 21
2.2 GARCH模墊譽訂蜜型族 23
2.3 支持向量機 27
第3章 基於微分信息的ARMAD-GARCH股票價格預測模型 33
3.1 ARMAD-GARCH模型 35
3.2 實證研究 38
3.3 本章小結 46
第4章 基於梯度因子的G-ARMA-GARCH股票價格預測模型 48
4.1 G-ARMA-GARCH模型 50
4.2 實證研究 52
4.3 本章小結 60
第5章 基於近鄰互信息的SVM-GARCH股票價格預測模型 61
5.1 SVM-GARCH模型構造 63
5.2 實證研究 66
5.3 本章小結 78
第6章 基於ARIMA和時間測地線距離SVM的股票價格時序數據混合預測模型 80
6.1 時間相關性經驗知戒判籃識再檔辯拔 80
6.2 基礎模型介紹 82
6.3 混合預測模型構造 83
6.4 實證研究 84
6.5 本章小結 90
第7章 基於ARIMA和泰勒展開的金融時序混合預測模型 92
7.1 模型構建背景知識 94
7.2 基於跟蹤微分器的泰勒展開預測模型 97
7.3 混合預測模型ARIMA-TEF構建 103
7.4 本章小結 118
第8章 結論與展望 120
8.1 結論 120
8.2 不足與展望 122
參考文獻 124
