狀態(tài)空間方法的時(shí)間序列分析（第二版）

定　價(jià)：￥80.00

作　者：	[英]詹姆斯·杜賓，[荷]塞姆·庫(kù)普曼著
出版社：	中國(guó)金融出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787504984586	出版時(shí)間：	2022-07-01	包裝：	平裝-膠訂
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)呈現(xiàn)了狀態(tài)空間方法關(guān)于時(shí)間序列分析的全面處理，分為兩個(gè)部分。第一部分討論了基于線性高斯?fàn)顟B(tài)空間模型的分析技術(shù)，給出了基于狀態(tài)空間模型的時(shí)間序列分析方法論的最新處理方法；第二部分討論了對(duì)狀態(tài)空間方法范圍的擴(kuò)展，以涵蓋非高斯觀測(cè)序列。全書(shū)共分為十四章，分別為引言，局部水平模型，線性高斯?fàn)顟B(tài)空間模型，濾波、平滑和預(yù)測(cè)，濾波和平滑的初始化，深入計(jì)算方面，參數(shù)極大似然估計(jì)，線性高斯模型應(yīng)用的演示，非線性和非高斯模型特例，近似濾波與平滑，平滑的重要性采樣，粒子濾波，貝葉斯參數(shù)估計(jì)，以及非高斯和非線性演示。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《狀態(tài)空間方法的時(shí)間序列分析（第二版）》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

目　　錄
１引言１
２局部水平模型９
２１　引言９
２２　濾波１１
２３　預(yù)測(cè)誤差１７
２４　狀態(tài)平滑２０
２５　擾動(dòng)平滑２３
２６　模擬２６
２７　缺失觀測(cè)２８
２８　預(yù)測(cè)３０
２９　初始化３２
２１０　參數(shù)估計(jì)３５
２１１　穩(wěn)態(tài)３８
２１２　診斷檢查３８
２１３　練習(xí)４２
３線性高斯?fàn)顟B(tài)空間模型４３
３１　引言４３
３２　一元結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型４４
３３　多元結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型５１
３３１　同質(zhì)模型５１
３４?。粒遥停聊Ｐ秃停粒遥桑停聊Ｐ停担?nbsp;
３５　指數(shù)平滑５７
３６　回歸模型６０
３７　動(dòng)態(tài)因子模型６１
３８　連續(xù)時(shí)間狀態(tài)空間模型６２
３９　樣條平滑６６
３１０　狀態(tài)空間分析的深入評(píng)論６９
３１１　練習(xí)７３
４濾波、平滑和預(yù)測(cè)７５
４１　引言７５
４２　多元回歸理論的基本結(jié)果７６
４３　濾波８１
４４　狀態(tài)平滑８６
４５　擾動(dòng)平滑９２
４６　其他狀態(tài)平滑算法９５
４７　平滑估計(jì)的協(xié)方差矩陣９８
４８　權(quán)重函數(shù)１０３
４９　模擬平滑１０６
４１０　缺失觀測(cè)１０９
４１１　預(yù)測(cè)１１１
４１２　觀測(cè)向量的維度１１２
４１３　基本結(jié)果的矩陣形式１１３
４１４　練習(xí)１２０
５濾波和平滑的初始化１２３
５１　引言１２３
５２　卡爾曼濾波的精確初始化１２６
５３　狀態(tài)平滑的精確初始化１３０
５４　擾動(dòng)平滑的精確初始化１３４
５５　精確初始模擬平滑１３５
５６　一些模型初始條件案例１３６
５７　增廣卡爾曼濾波和平滑１４０
６深入計(jì)算方面１４７
６１　引言１４７
６２　回歸估計(jì)１４７
６３　平方根濾波和平滑１５０
６４　多元序列的一元處理１５５
６５　大型觀測(cè)向量的收縮１６０
６６　線性約束下的濾波與平滑１６４
６７　狀態(tài)空間方法的計(jì)算機(jī)軟件包１６４
７參數(shù)極大似然估計(jì)１７０
７１　引言１７０
７２　似然評(píng)估１７０
７３　參數(shù)估計(jì)１７６
７４　擬合優(yōu)度１８７
７５　診斷檢查１８７
８線性高斯模型應(yīng)用的演示１８９
８１　引言１８９
８２　結(jié)構(gòu)時(shí)間序列分析１８９
８３　二元結(jié)構(gòu)時(shí)間序列分析１９４
８４?。拢铮剩澹睿耄椋睿蠓治觯保梗?nbsp;
８５　平滑樣條１９９
８６　動(dòng)態(tài)因子分析２００
９非線性和非高斯模型特例２０７
９１　引言２０７
９２　線性高斯信號(hào)模型２０７
９３　指數(shù)簇模型２０９
９４　厚尾分布２１２
９５　隨機(jī)波動(dòng)模型２１３
９６　其他金融模型２２０
９７　非線性模型２２２
１０近似濾波與平滑２２３
１０１　引言２２３
１０２　擴(kuò)展卡爾曼濾波２２３
１０３　無(wú)跡卡爾曼濾波２２７
１０４　非線性平滑２３４
１０５　通過(guò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的近似２３５
１０６　通過(guò)模估計(jì)的近似２３６
１０７　模估計(jì)的深入發(fā)展２４４
１０８　厚尾分布處理２５０
１１平滑的重要性采樣２５７
１１１　引言２５７
１１２　重要性采樣的基本思想２５８
１１３　重要性密度的選擇２６０
１１４　重要性采樣的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)２６１
１１５　估計(jì)狀態(tài)向量的函數(shù)２６５
１１６　估計(jì)對(duì)數(shù)似然值和參數(shù)２６８
１１７　重要性采樣的權(quán)重和診斷２７２
１２粒子濾波２７４
１２１　引言２７４
１２２　重要性采樣的濾波２７４
１２３　序貫重要性采樣２７６
１２４　自舉粒子濾波２８１
１２５　輔助粒子濾波２８４
１２６　粒子濾波的其他實(shí)現(xiàn)２８７
１２７?。遥幔铮拢欤幔悖耄鳎澹欤欤椋螅幔簦椋铮?２９４
１３貝葉斯參數(shù)估計(jì)２９７
１３１　引言２９７
１３２　線性高斯模型的后驗(yàn)分析２９８
１３３　非線性非高斯模型的后驗(yàn)分析３０１
１３４　馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法３０７
１４　非高斯和非線性演示３１０
１４１　引言３１０
１４２　非線性分解：英國(guó)居民出國(guó)旅行３１０
１４３　泊松密度：英國(guó)面包車(chē)司機(jī)死亡３１３
１４４　厚尾密度：天然氣消費(fèi)異常３１４
１４５　波動(dòng)：英鎊兌美元日匯率３１６
１４６　二進(jìn)制密度：牛津劍橋劃船比賽３２１
參考文獻(xiàn)３２３