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  • 財經、商管、統計-統計-統計軟體應用
  • 財經時間序列預測─使用R的計量與機器學習方法

  • 作  者:何宗武
  • 出版社別:五南
  • 出版日期:2022/09/01(1版1刷)
  • ISBN:978-626-343-149-2
  • E I S B N:9786263431478
  • 書  號:1HC2
  • 頁  數:336
  • 開  數:16K
  • 定  價:600元
  • 優惠價格:474元
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    自序
    Part I
    時間序列預測基礎
    1 統計與時間序列基礎
    第1 節 隨機變數和預測
    第2 節 樣本和母體
    第3 節 兩組中央趨勢
    第4 節 時間序列特徵
    第5 節 時間序列預測的不同之處
    2 財經時間序列開放資料之取得
    第1 節 Fed 美國聯準會
    第2 節 證交所5 秒鐘的高頻資料
    第3 節 國際清算銀行的有效匯率指數BIS
    第4 節 R 內建套件quantmod 國際股市資料
    第5 節 Fama-French Factor Data
    第6 節 套件JFE 內建函數
    3 時間序列的訓練架構—Recursive Validation
    第1 節 K- 段交叉驗證方法(K-fold CV)
    第2 節 N 步遞回驗證(N-step Recursive Validation)
    第3 節 K-fold 的關聯問題和Rabinowicz-Rosset 修正CV
    4 關於時間序列預測值的計算
    第1 節 資料配適的統計預測
    第2 節 預測未來之一:單步預測
    第3 節 預測未來之二:多步預測
    第4 節 評估模型的預測績效
    Part II
    經濟計量方法Econometric Methods
    5 計量時間序列方法
    第1 節 ARIMA
    第2 節 非線性移轉模型:SETAR 和LSTAR
    第3 節 BATS (Box-Cox transform, ARMA, Trend & Seasonality)
    第4 節 BAGGED (Bootstrap AGGregation)
    第5 節 GAMs
    第6 節 時間序列的組合預測簡介:AveW and Model Average
    6 經濟計量預測實做—臺灣工業生產指數成長率預測
    第1 節 資料與訓練架構
    第2 節 R 程式的單步靜態預測
    第3 節 R 程式的動態預測的訓練
    Part III
    機器學習 Machine Learning
    7 機器學習的演算法
    第1 節 迴歸樹、隨機森林和KNN
    第2 節 簡易人工神經網路(Simple Artificial Neural Network)
    第3 節 Support Vector Machine
    第4 節 Gradien Boosting Machine
    第5 節 正則方法:LASSO, Ridge and Elastic Net
    第6 節 自動化機器學習模式:autoML 委員會
    第7 節 機器學習的動態預測—R 套件iForecast 說明
    附錄
    8 機器學習預測實做—指數報酬率預測(Index Returns Forecasting)
    第1 節 資料與模型
    第2 節 R 程式說明與結果呈現
    Part IV
    深度學習方法
    9 深度學習方法的訓練與學習RNN-LSTM
    第1 節 原理簡說
    第2 節 軟體環境設置
    10 LSTM 預測實做—美國失業率和通貨膨脹
    第1 節 LSTM 程式說明
    第2 節 iForecast 內的ttsLSTM()
    Part V
    類別資料
    11 分類模式
    第1 節 二元廣義線性模式
    第2 節 GLM 的R 程式
    第3 節 混淆矩陣
    第4 節 決策樹分類案例研究
    12 類別時間序列資料的預測—景氣循環
    第1 節 資料與問題說明
    第2 節 機器學習R 程式
    附錄1 R 套件iForecast 介紹
    附錄2 矩陣進一步性質與應用
    第1 節 方陣的特殊性質
    第2 節 應用
    參考文獻
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