图书介绍

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随机森林组合预测理论及其在金融中的应用
  • 方匡南著 著
  • 出版社: 厦门:厦门大学出版社
  • ISBN:9787561542101
  • 出版时间:2012
  • 标注页数:228页
  • 文件大小:10MB
  • 文件页数:242页
  • 主题词:非参数统计-应用-金融学

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图书目录

第1章 绪论1

1.1统计预测方法发展历程1

1.1.1结构计量模型阶段3

1.1.2时间序列模型阶段4

1.1.3非线性非参数计量模型阶段6

1.1.4数据挖掘与组合预测阶段7

1.2随机森林组合预测方法研究现状12

1.3研究目的与意义16

1.4主要内容与框架18

第2章 分类回归树26

2.1问题的提出26

2.2分类决策树27

2.2.1分类决策树原理27

2.2.2分类树的分割29

2.2.3 CART算法32

2.2.4分类树的特点34

2.2.5教学效果的分类决策树分析35

2.3回归决策树39

2.3.1回归决策树理论39

2.3.2我国粮食产量的回归决策树分析41

2.4决策树过拟合问题43

2.4.1产生过拟合的原因43

2.4.2过拟合的处理45

2.5模型性能评估方法46

2.5.1保持方法47

2.5.2随机二次抽样法47

2.5.3交叉验证法48

2.5.4 Bootstrap法48

2.6本章小结49

第3章 随机森林分类与回归理论51

3.1问题的提出51

3.2随机森林分类原理与精度53

3.2.1随机森林分类原理53

3.2.2随机森林分类精度55

3.2.3泛化误差、强度和相关系数的OOB估计59

3.3随机特征选取62

3.3.1随机输入变量选取62

3.3.2基于随机变量线性组合的随机森林67

3.3.3随机特征数的确定69

3.4随机森林分类特点70

3.4.1随机森林分类精度高70

3.4.2对噪声的稳健性72

3.4.3变量重要性的度量73

3.5随机森林回归77

3.5.1随机森林回归原理77

3.5.2随机森林回归案例分析78

3.6本章小结80

第4章 随机分位数回归森林理论83

4.1问题的提出83

4.2分位数回归85

4.2.1分位数回归原理85

4.2.2分位数回归参数估计87

4.3分位数回归森林90

4.3.1分位数回归森林算法92

4.3.2分位数回归森林一致性问题93

4.4本章小结100

第5章 基金涨跌方向预测103

5.1问题的提出103

5.2收益率方向预测106

5.2.1数据来源与说明106

5.2.2超额收益率方向预测107

5.3交易策略模拟113

5.4本章小结116

第6章 个人住房贷款违约预测与利率政策模拟120

6.1问题的提出120

6.2文献回顾121

6.2.1借款人特征122

6.2.2贷款特征122

6.2.3房产特征123

6.2.4经济文化特征123

6.3住房贷款违约风险评估模型126

6.4数据说明及预处理128

6.4.1数据来源与变量说明128

6.4.2数据预处理130

6.5实证分析131

6.5.1指标体系的确定131

6.5.2模型结果与解释133

6.6利率政策模拟与讨论136

6.7本章小结139

第7章 信用卡信用违约预测143

7.1问题的提出143

7.2信用卡信用风险及研究现状145

7.3数据说明及预处理147

7.3.1数据来源与变量说明147

7.3.2数据预处理148

7.3.3特征描述149

7.4实证分析151

7.4.1指标体系的确定151

7.4.2模型结果与解释153

7.5本章小结157

第8章 保险客户利润贡献度预测161

8.1问题的提出161

8.2客户利润贡献度及研究现状163

8.3保险客户利润贡献度165

8.3.1 Mulhern客户利润贡献度165

8.3.2保险客户利润贡献度165

8.3.3 ICP中的责任准备金167

8.4数据说明及预处理168

8.4.1数据来源与变量说明168

8.4.2数据预处理169

8.5实证分析170

8.5.1指标体系的确定170

8.5.2客户利润贡献度的计算171

8.5.3模型的结果与解释172

8.6本章小结175

第9章 金融市场风险预测180

9.1问题的提出180

9.2 VaR计算方法183

9.2.1 RiskMetric183

9.2.2基于GARCH族模型方法184

9.2.3历史模拟法185

9.2.4传统极值理论186

9.2.5 POT极值理论188

9.2.6基于分位数回归的VaR计算190

9.2.7基于分位数回归森林的VaR计算191

9.3金融资产收益率分布的非参数估计192

9.3.1非参数核密度估计方法192

9.3.2基于非参数的金融资产收益率分布估计199

9.4基于分位数回归森林的金融市场风险测量203

9.4.1基于分位数回归的VaR金融市场风险203

9.4.2基于分位数回归森林估计VaR211

9.5 VaR回测检验与比较分析213

9.5.1 Kupiec回测检验(Backtest)213

9.5.2动态分位数回测检验215

9.6本章小结217

第10章 结束语225

10.1本书的主要工作225

10.2研究展望227

后记228

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