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统计学视角下的金融高频数据挖掘理论与方法研究
统计学视角下的金融高频数据挖掘理论与方法研究

统计学视角下的金融高频数据挖掘理论与方法研究PDF电子书下载

经济

  • 电子书积分:11 积分如何计算积分?
  • 作 者:魏瑾瑞著
  • 出 版 社:北京:中国社会科学出版社
  • 出版年份:2015
  • ISBN:9787516158418
  • 页数:268 页
图书介绍:大数据现象不仅意味着数据量的迅速膨胀,而且重要的是,数据的来源、类型、粒度、结构等都更加丰富。金融高频数据是一类典型的大数据,无论在规模还是复杂程度上都给统计分析提出了挑战,譬如,噪声成分和跳跃成分成为波动的主要来源以及随机交易间隔等问题大大增加了建模和解释的难度。本书从统计学的视角对金融高频数据做了系统性的、基础性的统计分析,研究了金融高频数据的概念、统计性质、以及区别于低频数据的本质特征,探讨了处理金融高频数据的统计方法,并结合经济学和金融学知识展开分析。不仅开拓了统计分析的视野,而且为相关的实证应用研究提供参考,增进对金融高频数据的理解。
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《统计学视角下的金融高频数据挖掘理论与方法研究》目录

第一章 绪论 1

第一节 研究背景与意义 1

第二节 国内外文献综述 5

一 日内模式、随机交易间隔建模与市场微结构理论 5

二 波动率、微结构噪声与最优取样间隔 8

三 连续时间模型 13

四 国内研究现状 14

第三节 研究内容及创新 15

第二章 金融高频数据挖掘的概念与统计特征 18

第一节 基本分析框架 18

一 时间序列:理解高频数据的起点 18

二 序贯面板数据变换 24

第二节 相关概念辨析 29

一 高频交易数据 29

二 交易高频数据 35

第三节 典型统计特征 41

一 基本描述 41

二 经验特征 41

三 理论特征 46

第四节 本章小结 52

第三章 数据准备及大规模数据集的分析逻辑 54

第一节 数据挖掘的统计学内涵 55

一 参数与非参数方法 55

二 验证性与探索性分析 56

三 渐进理论与统计学习理论 56

四 数据规模:实录数据与系统收集数据 58

五 再论数据挖掘与统计学 59

第二节 统计分析的本质属性 61

第三节 样本数据的来源与结构 67

第四节 大规模数据集的分析逻辑 70

一 定义及特征 70

二 分析逻辑 71

第五节 本章小结 77

第四章 函数数据分析的基本逻辑及实证分析 79

第一节 信号与随机信号 79

一 信号的定义及分类 79

二 随机信号的定义及分类 79

第二节 连续信号离散化 81

一 数字信号处理 82

二 Shannon采样定理 82

三 采样的本质 83

第三节 离散数据连续化 86

一 函数数据、面板数据与符号数据 86

二 函数数据分析的要点 90

三 基本原理与步骤 92

第四节 基展开(频域分析)的逻辑 99

一 基展开的本质 99

二 何为基 99

三 两类重要的变换 102

四 基函数的比较 102

五 再论逼近问题 108

第五节 基于FDA的日内结构分析 111

一 序贯面板数据变换 111

二 情形1(N=48,T=218) 113

三 情形2(N=218,T=48) 119

第六节 本章小结 125

第五章 非平稳非线性序列分析的EMD方法 126

第一节 传统方法及其比较 126

第二节 HHT的基本思想 128

第三节 EMD分解与原序列重构 130

第四节 正交性检验与成分分析 133

一 正交性检验 133

二 成分数据分析 135

第五节 本章小结 137

第六章 一类模型自由的波动率估计方法 139

第一节 典型特征对建模的启示 139

第二节 历史波动率与隐含波动率 141

第三节 波动率的基本估计方法 145

一 ARCH族和SV族模型的基本逻辑(MEM模型) 145

二 用RV估计IV 148

第四节 协同波动率方法 150

一 协同波动率的定义 150

二 相关性与波动性的分解与关联 152

三 数值模拟:取样频率与相关性对协同波动率的影响 154

四 方差—协方差随取样频率增加而下降的事实(不含有微结构噪声) 156

第五节 实证分析 160

第六节 本章小结 162

第七章 对支持向量机混合核函数方法的再评估 164

第一节 混合核函数的基本思路 165

第二节 核函数在支持向量机中的作用 166

第三节 算法复杂度对泛化能力的影响 169

一 基于小样本的统计分析理念 169

二 影响支持向量机泛化能力的关键因素 170

三 模型选择的基本准则 173

第四节 信息重叠弱化了混合核函数的有效性 174

一 数据清洗 175

二 结果分析 176

第五节 本章小结 177

第八章 市场微观结构分析 180

第一节 市场微观结构理论概述 180

一 市场微观结构理论研究的主要内容 180

二 价格发现建模与市场有效性检验 187

第二节 日历效应的经济学解释 192

一 经验分析 192

二 博弈论视角 193

三 对拥挤现象的剖析 194

四 对相关性的剖析 194

第三节 微观方法论及其比较分析 195

一 奥地利学派与芝加哥学派 196

二 奥地利学派与行为经济学 202

三 个人与群体的行为逻辑 203

四 预期理论 205

五 市场过程 208

第四节 证券及证券市场的意义 209

第五节 本章小结 210

第九章 随机交易间隔分析 212

第一节 数据以高频记录的成本 212

第二节 随机交易间隔的基本特征 214

第三节 数据清洗中可能遇到的错误 215

第四节 信息与噪声在何处分界 218

一 概率分布与反演 218

二 更细致的分析 219

三 经济含义解读 221

第五节 随机交易间隔建模 227

第六节 本章小结 231

第十章 结论与展望 233

第一节 结论 233

第二节 展望 237

参考文献 239

后记·致谢 263

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