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Matlab 금융분석

Matlab 금융분석 (48회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
McNelis, Paul D. 여영구 , 역
서명 / 저자사항
Matlab 금융분석 / Paul D. McNelis ; 여영구 역.
발행사항
서울 :   아진 ,   2007.  
형태사항
xii, 268 p. : 삽도 ; 26 cm.
원표제
Neural networks in finance : gaining predictive edge in the market
ISBN
9788957612057
서지주기
참고문헌(p. 251-262)과 색인수록
일반주제명
Finance --Decision making --Data processing. Neural networks (Computer science)
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 332.0285632 2007 등록번호 111415306 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 332.0285632 2007 등록번호 111415307 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 세종학술정보원/사회과학실/ 청구기호 332.0285632 2007 등록번호 151260974 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 332.0285632 2007 등록번호 111415306 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 332.0285632 2007 등록번호 111415307 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 세종학술정보원/사회과학실/ 청구기호 332.0285632 2007 등록번호 151260974 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M

컨텐츠정보

목차


목차
제1장 서론 = 1
 1.1 예측, 분류 및 차원축소 = 1
 1.2 상승작용 = 5
 1.3 경계 문제 = 7
 1.4 이 책의 구성 = 9
제1부 계량경제의 기초
 제2장 인공 신경망이란 무엇인가? = 15
  2.1 선형 회귀 모델 = 15
  2.2 GARCH 비선형 모델 = 17
   2.2.1 다항식 근사 = 20
   2.2.2 직교 다항식 = 21
  2.3 모델의 형식 = 23
  2.4 인공 신경망이란 무엇인가 ? = 24
   2.4.1 앞먹임 신경망 = 24
   2.4.2 압착(Squasher) 함수 = 27
   2.4.3 방사 기반 함수 = 31
   2.4.4 리지렛(Ridgelet) 신경망 = 32
   2.4.5 점프 연결 = 34
   2.4.6 다층 앞먹임 신경망 = 36
   2.4.7 순환 신경망 = 37
   2.4.8 복수 출력 신경망 = 40
  2.5 매끄러운 전이영역 인공 신경망 변환모델 = 42
   2.5.1 매끄러운 전이조직 전환모델 = 43
   2.5.2 인공 신경망을 이용한 확장 = 43
  2.6 비선형 주성분 : 본질적인 차원성 = 45
   2.6.1 선형 주성분 = 47
   2.6.2 비선형 주성분 = 49
   2.6.3 자산가격 산정에의 적용 = 52
  2.7 인공 신경망과 이산선택 = 55
   2.7.1 판별식 분석 = 55
   2.7.2 로지트 회귀 = 56
   2.7.3 프로빗 회귀 = 57
   2.7.4 Weibull 회귀 = 58
   2.7.5 이산 선택을 위한 인공 신경망 모델 = 59
   2.7.6 다항순서선택 모델 = 59
  2.8 블랙박스 비판과 데이터 마이닝 = 62
  2.9 결론 = 65
   2.9.1 MATLAB 프로그램 = 66
   2.9.2 권장되는 연습 = 66
 제3장 진화적 계산에 의한 신경망의 추정 = 67
  3.1 데이터의 전처리 = 67
   3.1.1 정체성 : Dickey-Fuller 테스트 = 68
   3.1.2 주기적 조정 : 달력효과의 보정 = 70
   3.1.3 데이터의 규격화 = 72
  3.2 비선형 추정문제 = 74
   3.2.1 국부적 기울기 - 기반 탐색 : 의사뉴턴방법과 역전파 = 77
   3.2.2 확률적 탐색 : 모사 담금 = 80
   3.2.3 진화 확률 탐색 : 유전자 알고리듬 = 83
   3.2.4 진화적 유전자 알고리듬 = 86
   3.2.5 잡종교배 : 하향 기울기, 확률, 그리고 유전자 탐색방법들의 결합 = 87
  3.3 반복 추정과 밀집 모델 = 88
  3.4 MATLAB 보기 : 수치 최적화와 신경망 성능 = 89
   3.4.1 수치 최적화 = 89
   3.4.2 다항식과 인공신경망을 이용한 근사 = 92
  3.5 결론 = 95
   3.5.1 MATLAB 프로그램 = 95
   3.5.2 권장되는 연습 = 96
 제4장 신경망 추정계산 = 97
  4.1 샘플 내부 기준 = 97
   4.1.1 접합 척도의 우수성 = 98
   4.1.2 Hannan-Quinn 정보기준 = 98
   4.1.3 순차적 독립성 : Ljung-Box 및 McLeod-Li 테스트 = 99
   4.1.4 대칭성 = 101
   4.1.5 정규성 = 102
   4.1.6 무시된 비선형성에 대한 인공신경망 테스트 : Lee-White-Granger 테스트 = 103
   4.1.7 비선형 패턴에 대한 Brock-Deckert-Scheinkman 테스트 = 105
   4.1.8 샘플내 기준에 대한 요약 = 106
   4.1.9 MATLAB 보기 = 106
  4.2 샘플 외부 기준 = 108
   4.2.1 재귀적 방법 = 109
   4.2.2 평균제곱오차 통계의 제곱근 = 110
   4.2.3 샘플 외부 오차에 대한 Diebold-Marino 테스트 = 110
   4.2.4 Diebold-Marino 테스트의 Harvey, Leybourne, 그리고 Newbold 크기보정 = 111
   4.2.5 중첩 모델에서의 대한 샘플 외부 비교 = 112
   4.2.6 부호 예측에 대한 성공비율 : 방향성 정확도 = 114
   4.2.7 예측확률의 복잡성 = 115
   4.2.8 교차 검증과 0.632 띄우기 방법 = 115
   4.2.9 소요 데이터 : 예측 정확성을 위해 얼마나 커야 하는가? = 117
  4.3 해설적 기준과 결과의 중요성 = 119
   4.3.1 해석적 미분 = 120
   4.3.2 유한차분 = 121
   4.3.3 방법이 문제가 되는가? = 122
   4.3.4 MATLAB 보기 : 해석적 방법과 유한차분 방법 = 123
   4.3.5 중요성 평가를 위한 띄우기 = 124
  4.4 설치전략 = 125
  4.5 결론 = 127
   4.5.1 MATLAB 프로그램 = 127
   4.5.2 권장되는 연습 = 128
제2부 응용과 보기
 제5장 인공적인 데이터에 의한 추정과 예측 = 131
  5.1 서론 = 131
  5.2 확률적 혼돈 모델 = 133
   5.2.1 샘플 내 성능 = 136
   5.2.2 샘플 외부 성능 = 137
  5.3 확률적 부동성/점프 확산(SVJD) 모델 = 139
   5.3.1 샘플 내 성능 = 141
   5.3.2 샘플 외부 성능 = 143
  5.4 Markov 영역 전환 모델 = 144
   5.4.1 샘플 내 성능 = 146
   5.4.2 샘플 외부 성능 = 148
  5.5 부동성 영역 전환 모델 = 149
   5.5.1 샘플 내 성능 = 150
   5.5.2 샘플 외부 성능 = 152
  5.6 비틀어진 긴 메모리 모델 = 153
   5.6.1 샘플 내 성능 = 154
   5.6.2 샘플 외부 성능 = 156
  5.7 Black-Sholes 옵션가격 모델 : 암시적 변동성 예측 = 157
   5.7.1 샘플 내 성능 = 160
   5.7.2 샘플 외부 성능 = 161
  5.8 결론 = 162
   5.8.1 MATLAB 프로그램 = 163
   5.8.2 권장되는 연습 = 163
 제6장 시수열 : 산업 및 금융분야 사례연구 = 165
  6.1 자동차 산업에서 생산량의 예측 = 166
   6.1.1 데이터 = 166
   6.1.2 생산량 조정모델 = 168
   6.1.3 샘플 내 성능 = 171
   6.1.4 샘플 외부 성능 = 173
   6.1.5 결과의 해석 = 175
  6.2 사채(社債) : 어떤 인자들이 마진을 결정하는가? = 178
   6.2.1 데이터 = 179
   6.2.2 마진 조정모델 = 181
   6.2 3 샘플 내 성능 = 183
   6.2.4 샘플 외부 성능 = 185
   6.2.5 결과의 해석 = 186
  6.3 결론 = 189
   6.3.1 MATLAB 프로그램 = 190
   6.3.2 권장되는 연습 = 190
 제7장 인플레이션과 디플레이션 : 홍콩과 일본 = 191
  7.1 홍콩 = 192
   7.1.1 데이터 = 193
   7.1.2 모델의 설정 = 199
   7.1.3 샘플 내 성능 = 202
   7.1.4 샘플 외부 성능 = 203
   7.1.5 결과의 해석 = 205
  7.2 일본 = 207
   7.2.1 데이터 = 209
   7.2.2 모델의 설정 = 215
   7.2.3 샘플 내 성능 = 215
   7.2.4 샘플 외부 성능 = 217
   7.2.5 결과의 해석 = 219
  7.3 결론 = 223
   7.3.1 MATLAB 프로그램 = 224
   7.3.2 권장되는 연습 = 224
 제8장 분류 : 신용카드 연체와 은행 파산 = 225
  8.2 신용카드 위험 = 226
   8.1.1 데이터 = 226
   8.1.2 샘플 내 성능 = 227
   8.1.3 샘플 외부 성능 = 228
   8.1.4 결과의 해석 = 230
  8.2 은행 중재 = 232
   8.2.1 데이터 = 232
   8.2.2 샘플 내 성능 = 233
   8.2.3 샘플 외부 성능 = 234
   8.2.4 결과의 해석 = 235
  8.3 결론 = 237
   8.3.1 MATLAB 프로그램 = 237
   8.3.2 권장되는 연습 = 238
 제9장 차원성 축소와 함축된 변동성 예측 = 239
  9.1 홍콩 = 240
   9.1.1 데이터 = 240
   9.1.2 샘플 내 성능 = 241
   9.1.3 샘플 외부 성능 = 243
  9.2 미국 = 244
   9.2.1 데이터 = 244
   9.2.2 샘플 내 성능 = 246
   9.2.3 샘플 외부 성능 = 247
  9.3 결론 = 248
   9.3.1 MATLAB 프로그램 = 249
   9.3.2 권장되는 연습 = 249
참고도서 = 251
찾아보기 = 263


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