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財經時間序列預測:使用R的計量與機器學習方法 ISBN13:9786263431492 出版社:五南圖書出版 作者:何宗武 裝訂/頁數:平裝/336頁 規格:26cm*19cm*1.7cm (高/寬/厚) 重量:720克 版次:1 出版日:2022/08/25 中國圖書分類:統計電子資料處理;統計電腦資料處理 內容簡介 本書為進階的教材,需要經濟計量方法和矩陣代數的基礎。時間序列預測是統計學裡非常實用的工具,不論是分析投資組合的數據、全球總經和金融市場,以及預測景氣循環變動等等,可以用過去的數據資料,預測未來趨勢,是可以符合實際決策需要的實用能力。 書中並介紹機器學習方法,機器學習不是指特定估計方法,學習指的是如何在資料結構中運算,以追蹤最小預測誤差的方法獲得最佳預測(tuning)。我們應用機器學習演算法訓練歷史資料,執行特徵萃取(features extraction),再測試預測表現。依此建立一個可預測未來的模型,作為決策之用。 使用R語言進行時間序列預測是本書的一大特點,R語言是統計學中普及且容易上手的分析工具,書中針對一個個資料分析步驟進行深度解說,教給讀者進行預測與評估的最實用方法。 目錄 自序 Part I 時間序列預測基礎 1 統計與時間序列基礎 第1 節 隨機變數和預測 第2 節 樣本和母體 第3 節 兩組中央趨勢 第4 節 時間序列特徵 第5 節 時間序列預測的不同之處 2 財經時間序列開放資料之取得 第1 節 Fed 美國聯準會 第2 節 證交所5 秒鐘的高頻資料 第3 節 國際清算銀行的有效匯率指數BIS 第4 節 R 內建套件quantmod 國際股市資料 第5 節 Fama-French Factor Data 第6 節 套件JFE 內建函數 3 時間序列的訓練架構—Recursive Validation 第1 節 K- 段交叉驗證方法(K-fold CV) 第2 節 N 步遞回驗證(N-step Recursive Validation) 第3 節 K-fold 的關聯問題和Rabinowicz-Rosset 修正CV 4 關於時間序列預測值的計算 第1 節 資料配適的統計預測 第2 節 預測未來之一:單步預測 第3 節 預測未來之二:多步預測 第4 節 評估模型的預測績效 Part II 經濟計量方法Econometric Methods 5 計量時間序列方法 第1 節 ARIMA 第2 節 非線性移轉模型:SETAR 和LSTAR 第3 節 BATS (Box-Cox transform, ARMA, Trend & Seasonality) 第4 節 BAGGED (Bootstrap AGGregation) 第5 節 GAMs 第6 節 時間序列的組合預測簡介:AveW and Model Average 6 經濟計量預測實做—臺灣工業生產指數成長率預測 第1 節 資料與訓練架構 第2 節 R 程式的單步靜態預測 第3 節 R 程式的動態預測的訓練 Part III 機器學習 Machine Learning 7 機器學習的演算法 第1 節 迴歸樹、隨機森林和KNN 第2 節 簡易人工神經網路(Simple Artificial Neural Network) 第3 節 Support Vector Machine 第4 節 Gradien Boosting Machine 第5 節 正則方法:LASSO, Ridge and Elastic Net 第6 節 自動化機器學習模式:autoML 委員會 第7 節 機器學習的動態預測—R 套件iForecast 說明 附錄 8 機器學習預測實做—指數報酬率預測(Index Returns Forecasting) 第1 節 資料與模型 第2 節 R 程式說明與結果呈現 Part IV 深度學習方法 9 深度學習方法的訓練與學習RNN-LSTM 第1 節 原理簡說 第2 節 軟體環境設置 10 LSTM 預測實做—美國失業率和通貨膨脹 第1 節 LSTM 程式說明 第2 節 iForecast 內的ttsLSTM() Part V 類別資料 11 分類模式 第1 節 二元廣義線性模式 第2 節 GLM 的R 程式 第3 節 混淆矩陣 第4 節 決策樹分類案例研究 12 類別時間序列資料的預測—景氣循環 第1 節 資料與問題說明 第2 節 機器學習R 程式 附錄1 R 套件iForecast 介紹 附錄2 矩陣進一步性質與應用 第1 節 方陣的特殊性質 第2 節 應用 參考文獻
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【簡介】 ★收錄試題共330題 1.收錄完整歷屆試題與模擬考題 依考試年度收集最新與完整統測歷屆試題與詳解。 2.線上資源持續更新 可透過MOSME線上資源,取得每年最新的統測歷屆試題,確保與時俱進。同時,試題的解答也在線上提供,方便隨時查閱。 3.試題難易度標示 每題旁依據答對率設有難易度標示,掌握試題的難易度程度,規劃複習策略。 【MOSME行動學習一點通功能】 使用「MOSME行動學習一點通」,登入會員與書籍序號後,可自我練習、反覆測驗,提升應考戰鬥力。 •評量:可反覆練習書籍裡所有題目,即學即測即評。多元線上評量方式(歷屆試題,名師分享)。 •詳解:在線上即時練習書內題目後,可立即核對答案,查閱解析。 【目錄】 ★2022年統測試題 專業一(色彩原理、造形原理、設計概論) 專業二(基本設計實習、繪畫基礎實習、基礎圖學實習) ★2023年統測試題 專業一(色彩原理、造形原理、設計概論) 專業二(基本設計實習、繪畫基礎實習、基礎圖學實習) ★2024年統測試題 專業一(色彩原理、造形原理、設計概論) 專業二(基本設計實習、繪畫基礎實習、基礎圖學實習) ★2024年第1次統測模擬試題 專業一(色彩原理、造形原理、設計概論) 專業二(基本設計實習、繪畫基礎實習、基礎圖學實習) ★2024年第2次統測模擬試題 專業一(色彩原理、造形原理、設計概論) 專業二(基本設計實習、繪畫基礎實習、基礎圖學實習) ★簡答
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MOSME 行動學習一點通功能: 使用「MOSME 行動學習一點通」,登入會員與書籍序號後,線上閱讀詳解、自我練習,增強記憶力,反覆測驗提升應考戰鬥力,即學即測即評,強化試題熟練度。 詳解:至MOSME 行動學習一點通(www.mosme.net)搜尋本書相關字(書號、書名、作者),登入會員與書籍序號後,即可線上閱讀解析。 評量:多元線上評量方式(歷屆試題、名師分享試題與影音)。 目錄 第1回 1-1造形的意義與目的 第2回 1-2 造形的領域 第3回 2-1 造形與文化之關係 第4回 2-1 造形與文化之關係~2-2 東方造形文化演進 第5回 2-2 東方造形文化演進 第6回 2-2 東方造形文化演進 第7回 2-3 西方造形文化演進 第8回 2-3 西方造形文化演進~2-4 現代造形文化體系 第9回 2-4 現代造形文化體系 第10回 2-4 現代造形文化體系 第11回 3-1基本造形元素 第12回 3-2基本造形元素構成方式 第13回 3-2 基本造形元素構成方式 第14回 3-3 基本造形元素立體造形 第15回 3-3 基本造形元素立體造形 第16回 4-1立體造形的概念~4-2立體構成的材料 第17回 4-1立體造形的概念~4-2立體構成的材料 第18回 4-2立體構成的材料 第19回 4-3半立體構成~4-4點立體構成 第20回 4-5線立體構成~4-8動立體構成 總複習 第21回 綜合測驗 (一) 第22回 綜合測驗 (二) 第23回 綜合測驗 (三) 第24回 綜合測驗 (四)
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