MATLAB 금융분석

머리말

제1장 서론
1.1 예측, 분류 및 차원축소
1.2 상승작용
1.3 경계 문제
1.4 이 책의 구성

제1부 계량경제의 기초

제2장 인공 신경망이란 무엇인가?
2.1 선형 회귀 모델
2.2 GARCH 비선형 모델
2.3 모델의 형식
2.4 인공 신경망이란 무엇인가?
2.5 매끄러운 전이영역 인공 신경망 변환모델
2.6 비선형 주성분: 본질적인 차원성
2.7 인공 신경망과 이산선택
2.8 블랙박스 비판과 데이터 마이닝
2.9 결론
2.9.1 MATLAB 프로그램
2.9.2 권장 연습문제

제3장 진화적 계산에 의한 신경망의 추정
3.1 데이터의 전처리
3.2 비선형 추정문제
3.3 반복 추정과 밀집 모델
3.4 MATLAB 보기: 수치 최적화와 신경망 성능
3.5 결론
3.5.1 MATLAB 프로그램
3.5.2 제안된 연습문제

제4장 신경망 추정계산
4.1 샘플 내부 기준
4.2 샘플 외부 기준
4.3 해설적 기준과 결과의 중요성
4.4 설치전략
4.5 결 론
4.5.1 MATLAB 프로그램
4.5.2 권장되는 연습

제2부 응용과 보기

제5장 인공적인 데이터에 의한 추정과 예측
5.1 서 론
5.2 확률적 혼돈 모델
5.3 확률적 부동성/점프 확산(SVJD) 모델
5.4 Markov 영역 전환 모델
5.5 부동성 영역 전환 모델
5.6 비틀어진 긴 메모리 모델
5.7 Black-Sholes 옵션가격 모델: 암시적 변동성 예측
5.8 결 론
5.8.1 MATLAB 프로그램
5.8.2 권장되는 연습

제6장 시수열: 산업 및 금융분야 사례연구
6.1 자동차 산업에서 생산량의 예측
6.2 사채(社債): 어떤 인자들이 마진을 결정하는가?
6.3 결 론
6.3.1 MATLAB 프로그램
6.3.2 권장되는 연습

제7장 인플레이션과 디플레이션: 홍콩과 일본
7.1 홍콩
7.2 일본
7.3 결 론
7.3.1 MATLAB 프로그램
7.3.2 권장되는 연습

제8장 분류: 신용카드 연체와 은행 파산
8.1 신용카드 위험
8.2 은행 중재
8.3 결 론
8.3.1 MATLAB 프로그램
8.3.2 권장되는 연습

제9장 차원성 축소와 함축된 변동성 예측
9.1 홍콩
9.2 미국
9.3 결 론
9.3.1 MATLAB 프로그램
9.3.2 권장되는 연습

참고문헌
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