函數(shù)型數(shù)據(jù)分析的金融應(yīng)用與實證分析

第1章 導(dǎo)論
1．1 研究背景和意義
1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．3 研究思路與研究方法
1．4 特色與創(chuàng)新之處
1．5 內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
第2章 函數(shù)型數(shù)據(jù)分析
2．1 引言
2．2 函數(shù)型數(shù)據(jù)
2．2．1 函數(shù)型數(shù)據(jù)
2．2．2 函數(shù)型數(shù)據(jù)預(yù)處理
2．3 函數(shù)型數(shù)據(jù)分析的一般方法
2．4．金融數(shù)據(jù)的函數(shù)型表達(dá)
2．5 本章小結(jié)
第3章 函數(shù)型主成分分析與聚類分析
3．1 引言
3．2 理論背景
3．2．1 函數(shù)型主成分分析的原理
3．2．2 Mercer引理與Karhunen-Loeve展開式
3．3 實證研究
3．3．1 模型設(shè)定
3．3．2 數(shù)據(jù)與變量
3．3．3 實證結(jié)果分析
3．4 聚類分析
3．4．1 聚類分析的原理
3．4．2 K-means聚類分析的算法
3．4．3 聚類分析的實證結(jié)果
3．5 本章小結(jié)
第4章 基于函數(shù)型數(shù)據(jù)的股票市場波動率研究
4．1 引言
4．2 文獻(xiàn)回顧
4．2．1 股票日間波動率
4．2．2 股票日內(nèi)波動率
4．3 理論背景
4．4 實證分析
4．4．1 數(shù)據(jù)與變量
4．4．2 模型設(shè)定
4．4．3 算法
4．4．4 模型估計
4．4．5 實證結(jié)果分析
4．5 模型預(yù)測
4．5．1 樣本內(nèi)與樣本外預(yù)測
4．5．2 預(yù)測效果的評價
4．6 本章小結(jié)
第5章 函數(shù)型數(shù)據(jù)分析與金融風(fēng)險管理
5．1 引言
5．2 文獻(xiàn)回顧
5．2．1 風(fēng)險價值的相關(guān)文獻(xiàn)
5．2．2 基于分位數(shù)的風(fēng)險價值
5．3 理論背景
5．3．1 相對風(fēng)險測度方法
5．3．2 絕對風(fēng)險測度方法
5．4 基于函數(shù)型數(shù)據(jù)的多元風(fēng)險管理
5．4．1 模型設(shè)定
5．4．2 數(shù)據(jù)與變量
5．4．3 算法
5．4．4 實證結(jié)果分析
5．5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與研究展望
6．1 總結(jié)
6．2 研究展望
6．2．1 多元模型與二維函數(shù)型模型的研究
6．2．2 混合模型的研究
6．2．3 集成風(fēng)險模型的研究
參考文獻(xiàn)
附錄
后記