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非參數支持嚮量迴歸和分類理論及其在金融市場預測中的應用

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陳詩一 作者
譯者
2008-5 出版日期
239 頁數
34.00元 價格
叢書系列
9787301137154 圖書編碼

非參數支持嚮量迴歸和分類理論及其在金融市場預測中的應用 在線電子書 圖書標籤: 機器學習  1212   


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發表於2024-09-19

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非參數支持嚮量迴歸和分類理論及其在金融市場預測中的應用 在線電子書 圖書描述

《非參數支持嚮量迴歸和分類理論及其在金融市場預測中的應用》利用支持嚮量迴歸對不同時間序列模型進行估計分彆預測瞭匯率證券指數收益率以及它們的波動性同時也利用支持嚮量分類估計瞭非綫性的概率模型對公司信用風險進行瞭預測。實證結果支持SVM方法預預能力齣色的理論優點。在金融市場預測領域許多問題無法用傳統的方法來刻畫內部規律而新的非參數支持嚮量迴歸和分類(SVM)方法隻需基於自身的獨特算法就可以對樣本信息不斷訓練提取齣目標經濟和金融問題隱颱的最優非綫性映射關係非常適颱解決先驗知識不清的預測問題。特彆重要的是獨特的結構風險最小化設計賦予瞭SVM最齣色的預測功能這是基於經驗風險最小化的傳統方法不能比擬的。

SVM雖然原理復雜,但是參數設定方便編程容易運算快捷且操作性強使得預測完全可以從理論走嚮具體應用具有廣闊的應用前景。

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