图书介绍
隐马尔可夫链、马尔可夫状态转换模型及在量化投资中的应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 王犇著 著
- 出版社： 北京：清华大学出版社
- ISBN：9787302453246
- 出版时间：2017
- 标注页数：195页
- 文件大小：32MB
- 文件页数：204页
- 主题词：投资－研究
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图书目录
第1章 概率统计必要知识回顾1
1.1条件概率与条件期望的两个引理1
1.1.1划分、全概率公式与贝叶斯公式1
1.1.2两个引理4
1.2极大似然估计5
1.2.1极大似然估计的基本思想5
1.2.2三个实例6
第2章 马尔可夫链12
2.1随机过程与马尔可夫链简介12
2.1.1随机过程的基本概念12
2.1.2马尔可夫链及转移概率矩阵13
2.2 C-K方程、马尔可夫链的若干重要性质、稳态分布15
2.2.1 Chapman-Kolmogorov方程15
2.2.2马尔可夫链的若干重要性质17
2.2.3稳态分布20
2.3马尔可夫链的极大似然估计22
第3章 状态独立混合分布模型27
3.1独立混合分布模型概述28
3.2独立混合分布模型的参数估计31
第4章 隐马尔可夫链33
4.1隐马尔可夫链基础34
4.1.1隐马尔可夫链的定义及三个基本问题34
4.1.2隐马尔可夫链的若干基本性质36
4.1.3隐马尔可夫链的似然函数42
4.1.4两类隐马尔可夫链与HMM的数值模拟45
4.2向前/向后算法48
4.2.1前向概率与向前算法49
4.2.2后向概率与向后算法57
4.2.3其他数值参量67
4.3期望最大化算法74
4.3.1期望最大化算法的基本思想74
4.3.2 Baum-Welch算法76
4.4维特比算法88
4.5隐马尔可夫链的其他相关问题93
4.5.1 H M M的条件分布93
4.5.2 HMM的预测97
4.5.3状态的期望持续期100
4.6金融市场实证分析103
4.6.1数据选择与基本统计分析104
4.6.2 HMM的应用105
第5章 马尔可夫状态转换模型110
5.1时间序列分析的基础知识111
5.1.1时间序列与平稳性111
5.1.2自回归模型113
5.2马尔可夫状态转换模型简介114
5.2.1 MS-AR模型概述114
5.2.2 MS-AR模型的似然函数117
5.3 Hamilton滤波118
5.3.1预测与更新119
5.3.2数值算法121
5.4 Kim平滑129
5.4.1平滑概率的定义及性质129
5.4.2平滑概率的数值算法133
5.5预测135
5.5.1预测问题的数学原理135
5.5.2预测问题的数值算法137
5.6大宗商品期货市场的应用140
结语145
附录A 基本统计分析的R代码147
附录B Matlab程序150
B.1计算马尔可夫链稳态分布的数值算法150
B.2 HMM观测值序列生成算法151
B.3向前/向后算法153
B.4计算其他数值参量的算法157
B.5 Baum-Welch算法160
B.6 Viterbi算法164
B.7条件分布算法166
B.8分布预测算法168
B.9状态预测算法170
B.10金融市场实证分析代码171
B.11 Hamilton滤波175
B.12 MS-AR优化计算的目标函数179
B.13 Kim平滑182
B.14 MS-AR预测183
B.15大宗商品期货市场的应用代码186
参考文献194