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MATLAB時間序列方法與實踐/大數據金融叢書

  • 作者：編者:江渝//李幸//卓金武
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121360534
  • 出版日期：2019/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：204
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    時間序列在金融、經濟領域被廣泛應用，時間序列的應用一般要依賴各種工具的輔助。MATLAB的計量經濟學工具箱集成了絕大多數的時間序列方法，為時間序列的廣泛應用提供了強大的工具支撐。江渝、李幸、卓金武編著的《MATLAB時間序列方法與實踐/大數據金融叢書》將系統介紹時間序列的理論方法與這些方法的MATLAB實現過程和實例。
    全書內容分三個部分。第一部分為第1?2章，主要介紹時間序列的概況和基本概念；第二部分為第3?10章，是本書的重點，依次介紹了AR、MA、ARMA、ARIMA模型，時間序列平穩性檢驗，趨勢與季節性時間序列建模，ARCH、GARCH模型和多元時間序列建模的理論方法及這些方法的MATLAB實現過程；第三部分為第11?12章，介紹了兩個時間序列的綜合應用實例，通過實例，詮釋了概念、理論的實際應用，並給出了全部的MATLAB實現代碼。
    本書適合作為金融、經濟、應用數學、統計、大數據等專業的學生和老師的教材或參考用書，也可以作為時間序列領域的科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。
作者介紹
編者:江渝//李幸//卓金武
    江渝 上海財經大學數學學院副教授，日本北海道大學理學博士。主要研究方向為數學物理反問題，醫學成像技術的數學建模與參數重構。李幸上海財經大學數學學院研究生，曾獲中國研究生數學建模競賽全國二等獎。主要從事數值線性代數、最優化理論與計算、數據挖掘等領域的研究。卓金武高級工程師，MathWorks中國教育業務總監，在MATLAB數據分析、數據挖掘、機器學習、數學建模、計算金融等科學計算領域有多年工作經驗。著有三部專著：《MATLAB數學建模方法與實踐（第三版）》、《量化投資：MATLAB數據挖掘技術與實踐》、《大數據挖掘：系統方法與實例分析》。
目錄
1 緒論
  1.1  時間序列的發展過程
  1.2  時間序列的基本概念
  1.3  平穩時間序列分析方法
  1.4  季節指數預測法
  1.5  時間序列主要模型介紹
  1.6  時間序列分析工具
  1.7  應用實例：基於時間序列的股票預測
  1.8  本章小結
  參考文獻
2 時間序列基本概念
  2.1  時間序列的統計概念
  2.2  時間序列的平穩性
  2.3  時間序列的相關性
  2.4  時間序列的運算
  2.5  白雜訊
  2.6  小結
  參考文獻
3 自回歸模型??AR 模型
  3.1  AR 模型的定義
  3.2  AR 模型的平穩性
  3.3  AR 模型的統計性質
  3.4  AR 模型的MATLAB 實現
  3.5  AR 模型的應用實例
  3.6  小結
  參考文獻
4 滑動平均模型??MA 模型
  4.1  MA 模型的定義
  4.2  MA 模型的性質
  4.3  MA 模型的應用實例
  4.4  小結
  參考文獻
5 自回歸滑動平均模型??ARMA 模型
  5.1  ARMA 模型
  5.2  ARMA 模型的性質
  5.3  ARMA 模型的圖像定階
  5.4  ARMA 模型的應用實例
  5.5  小結
  參考文獻
6 非平穩序列的隨機分析??ARIMA 模型
  6.1  ARIMA 模型的定義
  6.2  ARIMA 模型的MATLAB 實現
  6.3  ARIMA 模型的應用實例
  6.4  小結
  參考文獻
7 建模及預測
  7.1  平穩性檢驗方法
  7.2  AIC 準則定階
  7.3  模型的檢驗
  7.4  ADF 檢驗方法的MATLAB 實現

  7.5  模型的預測
  7.6  模型的建立及預測應用實例
  7.7  小結
  參考文獻
8 趨勢及季節性時間序列建模
  8.1  趨勢分析
  8.2  季節效應分析
  8.3  模型的應用實例
  8.4  小結
  參考文獻
9 條件異方差模型
  9.1  時間序列的異方差性
  9.2  異方差性檢驗
  9.3  自回歸條件異方差模型
  9.4  廣義自回歸條件異方差模型
  9.5  模型的MATLAB 方法
  9.6  模型的應用實例
  9.7  小結
  參考文獻
10 多元時間序列分析
  10.1  平穩多元序列建模
  10.2  協整
  10.3  模型的MATLAB 方法
  10.4  模型的應用實例
  10.5  小結
  參考文獻
11 航空公司乘客預測的時間序列模型
  11.1  時序數據的分析
  11.2  模型的估計
  11.3  模型的測試
  11.4  模型預測
  11.5  模型的評估
  11.6  小結
12 股票收益時間序列的建模與預測
  12.1  時序數據的獲取與預處理
  12.2  時序數據分析
  12.3  模型估計
  12.4  模型的測試
  12.5  GARCH 模型的估計
  12.6  模型的模擬
  12.7  小結

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