图书介绍

金融时间序列的长记忆特性及预测研究【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

王文静著著
出版社：天津：南开大学出版社
ISBN：9787310038992
出版时间：2012
标注页数：152页
文件大小：9MB
文件页数：163页
主题词：金融－时间序列分析

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图书目录

第一章绪论1

1.1研究背景1

1.1.1对传统金融理论基石的质疑2

1.1.2分形与分形市场假说的建立3

1.2研究意义5

1.3国内外相关领域的研究现状及存在问题7

1.3.1国内外相关领域的研究现状7

1.3.2存在问题15

1.4本书的主要内容和创新点16

第二章金融时间序列的长记忆性及其相关理论19

2.1金融时间序列长记忆性及其相关模型19

2.1.1金融时间序列长记忆性的检验方法21

2.1.2金融时间序列的均值和波动率模型26

2.2灰色预测理论34

2.2.1灰色系统理论的提出与发展35

2.2.2灰色系统的原理37

2.2.3灰色预测模型39

2.2.4灰色组合预测模型42

2.3人工神经网络理论基础45

2.3.1神经网络的概念47

2.3.2几种常用的神经网络47

2.4时间序列的混沌分析法55

2.4.1时间序列的混沌检验方法56

2.4.2时间序列的混沌预测方法59

2.5本章小结61

第三章金融时间序列的长记忆性检验62

3.1世界主要股票指数及汇率的长记忆性检验65

3.1.1数据的预处理及正态性检验66

3.1.2长记忆性的检验比较67

3.2时间和事件对长记忆检验结果的影响71

3.2.1时间对检验结果的影响72

3.2.2事件对检验结果的影响74

3.3 V/S分析法的短期敏感度分析76

3.4本章小结80

第四章灰色长记忆模型及其实证研究82

4.1灰色预测模型的建立84

4.1.1基本灰色预测模型GM（1，1）84

4.1.2改进的灰色预测模型IGM（1，1）的建立85

4.2基于IGM（1，1）的长记忆金融时序建模及实证研究90

4.2.1 IGM-ARFIMA模型的建立91

4.2.2 IGM-ARFIMA模型的实证研究94

4.3基于IGM（1，1）的长记忆金融时序波动率建模及实证研究98

4.3.1 IGM-FIGARCH模型的建立99

4.3.2 IGM-FIGARCH模型的实证研究101

4.4本章小结107

第五章基于神经网络和相空间重构的长记忆金融时序预测研究109

5.1 Elman神经网络的基本原理110

5.1.1 Elman神经网络的结构111

5.1.2 Elman神经网络的学习算法112

5.2改进的Elman神经网络113

5.3基于相空间重构技术的非线性金融时间序列预测118

5.3.1时间序列的相空间重构119

5.3.2重构相空间中的参数估计120

5.4基于改进Elman网络和相空间重构的金融时间序列预测实证研究123

5.4.1数据的预处理124

5.4.2确定相空间重构的参数125

5.4.3网络结构的设定127

5.4.4网络训练和预测127

5.5本章小节131

第六章总结与展望132

6.1本书总结132

6.2工作展望134

参考文献135

后记151