書名: 時間序列分析:總體經濟與財務金融之應用 (3版)
作者: 陳旭昇
版次: 3
ISBN: 9789865492366
出版社: 雙葉
出版日期: 2022/04
書籍開數、尺寸: 19x26x2.8
頁數: 560
內文印刷顏色: 雙色
#經濟學
#總體經濟學
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時間序列分析:總體經濟與財務金融之應用 ISBN13:9789865492366 出版社:雙葉書廊 作者:陳旭昇 裝訂/頁數:平裝/560頁 規格:26cm*19cm*2.5cm (高/寬/厚) 版次:3 出版日:2022/06/01 中國圖書分類:數理統計 內容簡介 本書以直觀且有系統的方式,介紹讀者現代時間序列的計量分析工具,內容力求理論與應用上之平衡,除了希望讀者了解如何從事總體與財金的實證研究,也期望讀者能夠掌握其背後的理論基礎。本書除了涵蓋傳統教科書一般時間序列的主題外,更進一步探討結構性變動、樣本外預測、蒙地卡羅模擬、樣本重抽法(Bootstrap)、VAR/SVAR/VECM 模型,以及總體 DSGE模型。每一個主題都有總體經濟或是財務金融的實例應用,並說明如何以計量軟體執行估計、檢定、預測與模擬。閱讀本書將有助於讀者從事總體經濟或財金領域的實證研究與研讀相關實證文獻。 第三版最大的特色為為專章介紹 EViews 程式撰寫、預測模型及對於 VAR 與 SVAR 之間連結的部分也有更細膩的討論。期待透過新的角度切入,能夠讓對時間序列方法有興趣的讀者有更深入的理解與體會。 本書特色 1.   介紹 EViews 程式撰寫。 2.   內容兼顧時間序列理論與應用之平衡。 3.   介紹樣本重抽法(Bootstrap)與總體 DSGE 模型。 4.   詳細介紹 VAR/SVAR/VECM 模型。 目錄 第01章 時間序列導論 1.1 時間序列資料 1.2 時間序列資料性質 1.3 時間序列的重要動差 1.4 定態時間序列 1.5 樣本動差 1.6 固定趨勢 1.7 季節性 1.8 總體與財金時間序列資料 第02章 Eviews 簡介 2.1 EViews 的使用簡介 2.2 指令概述 2.3 程式專屬變數 2.4 程式的執行控制 2.5 EViews 程式範例 2.6 EViews 指令採集視窗 第03章 ARMA 模型 3.1 定態時間序列模型 3.2 移動平均模型 3.3 自我迴歸 AR 模型與其定態條件 3.4 一階自我迴歸 AR(1) 模型 3.5 AR(1) 模型之估計 3.6 AR(1) 模型之衝擊反應函數 3.7 實例應用:實質匯率與購買力平價 3.8 p 階自我迴歸 AR(p) 模型 3.9 ARMA 模型 3.10 Wold Representation 定理 第04章 時間序列迴歸分析 4.1 時間序列漸近理論 4.2 時間序列迴歸模型 4.3 Newey-West HAC 估計式 4.4 常用的時間序列迴歸模型 4.5 AR 係數估計式的大樣本性質 4.6 AR 係數估計式的小樣本偏誤 4.7 實例:估計菲利浦曲線 第05章 預測 5.1 時間序列預測模型 5.2 AR(1) 模型之預測 5.3 AR(p) 模型之預測 5.4 即時預測 5.5 擬真樣本外預測 5.6 樣本外預測之應用 5.7 透過 EViews 執行動態預測 5.8 附錄 第06章 單根與隨機趨勢 6.1 隨機漫步模型 6.2 非定態時間序列:帶有趨勢之序列 6.3 隨機趨勢造成的問題 6.4 時間序列的單根檢定 6.5 實例應用:對實質匯率的單根檢定 6.6 ADF 檢定的檢定力 6.7 其他單根檢定 6.8 如何處理時間序列的單根 6.9 去除趨勢後定態 vs. 差分後定態 6.10 追蹤資料單根檢定 6.11 實例應用:再探購買力平價困惑 6.12 附錄 第07章 結構性變動 7.1 結構性變動 7.2 檢定結構性變動 7.3 變動點 τ 未知下的檢定 7.4 變動點的估計 7.5 結構性改變 vs. 隨機趨勢 7.6 未知結構性轉變的單根檢定 第08章 縮減式 VAR 8.1 縮減式 VAR 8.2 縮減式 VAR 的估計 8.3 縮減式 VAR 的預測 8.4 應用:檢定股票價格現值模型 8.5 Granger 因果關係檢定 8.6 Granger 因果關係檢定之實例應用 8.7 縮減式 VAR 模型的實務議題 8.8 附錄 第09章 結構式 VAR(I) 9.1 VAR 與結構性衝擊 9.2 結構式 VAR 9.3 認定條件 9.4 衝擊反應函數 9.5 變異數分解 9.6 歷史分解 9.7 實例應用:外匯市場不對稱干預 9.8 延伸閱讀 9.9 附錄 第10章 結構式 VAR(II) 10.1 一般結構式 VAR 10.2 過度認定檢定 10.3 貨幣政策的 SVAR 模型 10.4 長期限制認定條件 10.5 實例應用:Blanchard and Quah(1989) 10.6 延伸閱讀 10.7 附錄 第11章 共整合與向量誤差修正模型 11.1 共整合關係 11.2 共整合與共同隨機趨勢 11.3 向量誤差修正模型 11.4 Engle-Granger 兩階段程序 11.5 Johansen 程序 11.6 實例應用:利率期限結構 11.7 關於共整合分析 11.8 VAR 模型設定 11.9 附錄 第12章 GARCH 模型 12.1 時間序列的波動性 12.2 ARCH 模型 12.3 GARCH 模型 12.4 檢定 ARCH 效果 12.5 GARCH 模型的擴充 12.6 GARCH 模型的最大概似估計 12.7 GARCH 模型的實例應用:外匯市場干預 12.8 關於 ARCH-GARCH 模型 第13章 Bootstrap 與模擬 13.1 蒙地卡羅模擬及其應用 13.2 樣本重抽法與 Bootstrap 13.3 Bootstrap 偏誤與標準差 13.4 Bootstrap 信賴區間 13.5 Bootstrap p-values 13.6 迴歸模型的 Bootstrap 13.7 Bootstrapping 長期追蹤調查資料 13.8 Bootstrap 的實例應用 13.9 EViews 程式附錄 第14章 DSGE 模型 14.1 DSGE 模型簡介 14.2 一階隨機差分方程式 14.3 二階隨機差分方程式 14.4 理性預期方程組 14.5 模型調校 14.6 一個簡單的實質景氣循環模型 14.7 附錄 A:EViews 程式 14.8 附錄 B:Dynare 外掛程式簡介 第15章 經濟理論與實證 15.1 經濟理論與實證研究 15.2 一個簡單的匯率模型 15.3 估計檢定與模型調校

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時間序列分析 作 者:余桂霖 出版社別:五南 書 系:研究&方法 出版日期:2020/07/01(1版3刷) ISBN:978-957-11-7147-0 書 號:1H79 頁 數:984 開 數:16K 本書適合研究生與研究人員,在社會及行為科學領域,使用時間序列預測模型分析時使用。透過完整的分析方法,讀者研習後,即可著手研究與分析﹔並可進行真實世界問題的預測。 時間序列分析技術是多重技術交叉、結合與關聯的組合。基本上有三種技術;(一)時間序列分析的基本技術(二)廻歸的分析技術(三)自我廻歸統合移動平均的ARIMA模型。本書依據前述三種基本技術進行分析,並透過SPSS軟體的程式與電腦的操作執行達成。讀者可依據本書內容,以及附錄的案例進行研習。 目錄 第一章 時間序列分析:導論 第一節 廻歸分析與時間序列 第二節 時間序列分析技術的發展 第三節 時間序列的基本概念分析 第四節 時間序列分析軟體的發展與應用 第五節 結語 第二章 時間序列的分析與預測的基本技術 第一節 緒言 第二節 預測的類型 一、時間序列模型 二、因果模型 三、質化的模型 第三節 時間序列的成分 一、趨勢成分 二、循環成分 三、季節成分 四、不規則成分 第四節 預測誤差的測量 一、誤差(Error) 二、平均誤差(ME) 三、平均絕對離差(MAD) 四、均方差(MSE) 五、平均百分比誤差(MPE) 六、平均絕對百分比誤差(MAPE) 第五節 利用平滑法預測 一、移動平均 二、加權移動平均 三、指數平滑 第六節 利用趨勢投射法預測時間序列 一、趨勢投射法 第七節 利用古典分解法預測時間序列 一、季節因素的運算 二、消除季節性因子以顯現趨勢 三、季節的調整 第八節 利用迴歸模型預測時間序列 第九節 結語 第三章 時間序列分析:廻歸技術的探究 第一節 導論 第二節 時間序列的廻歸分析:未滯延的範例 一、一個比率目標的假設 二、誤差項 三、時間序列的廻歸模型 (一)直線性:Y與X之間的關係是線性的 (二)非機率的X:E (三)零的平均數: (四)恆定的變異數: (五)非自我廻歸: (六)常態性:誤差項是常態性分配 四、沒有自我廻歸的假設 五、違反沒有自我廻歸假設的結果 六、傳統對自我相關的檢定 七、一個可以選擇對立的估計方法 八、虛擬-GLS估計 九、小樣本的特性 十、延伸到多元廻歸 十一、一個比率目標假設的再斟酌 第三節 時間序列的廻歸分析:滯延的案例 一、滯延的外衍變項 二、滯延的內衍變項 三、滯延內衍變項模型中自我相關的檢定 四、估計 五、虛擬-GLS估計 六、IV-虛擬GLS 七、一個修正比率目標的模型 第四節 預測 一、預測誤差 二、預測的產生 三、修正預測的方程式 四、預測的評估 第五節 可以選擇的時間-相依過程 一、可以選擇的過程 (一)較高階自我廻歸的過程 (二)移動平均的過程 (三)混合的過程 二、過程的辨識 (一)滯延內衍變項模型的應用 三、估計 第六節 摘要 第四章 在時間序列資料中自我相關與自我廻歸的探究 第一節 緒言 第二節 自我相關的問題 第三節 一階自我廻歸的誤差模型 一、簡單的線性廻歸 二、多元廻歸 三、誤差項的屬性 第四節 自我相關與Durbin-Watson檢定 一、自我相關 二、 Durbin-Watson檢定 三、範例 四、評論 第五節 自我相關的修正測量 一、預測變項的增加 二、已被轉變變項的使用 三、Cochrane-Orcutt 的程序 1. p的估計 2. 被轉變模型的適配 四、Hildreth-Lu的程序 五、一階的差分的程序 六、三種方法的比較 七、評論 第六節 以自我相關的誤差項進行預測 第七節 自我廻歸 第八節 提供趨勢發展的適配與預測的自我廻歸模型 一、一階的自我廻歸模型 二、二階的自我廻歸模型 三、pth-Order的自我廻歸模型 第九節 結語 第五章 間斷的時間序列:ARIMA模型代數與技術分析 第一節 緒論 第二節 隨機組成成份, 一、ARIMA 模型(0,0,0)與ARIMA 模型(0,d,0)過程 二、自我相關函數 三、移動平均模型 四、自我廻歸的模型 五、淨(偏partial)自我相關的函數 六、混合自我廻歸-移動平均模型 七、模型的建構 八、季節的模型 (一)季節性的非常定性 第三節 干預成份, 一、一個突然的間斷的,不變的影響 (一)辨識 (二)估計 (三)診斷 (四)影響評估 二、一個逐漸的,不變的影響 三、一個突然的,暫時的影響 四、檢定競爭的假設 第四節 結語 第六章 時間序列的資料分析與SPSS(18版)的操作過程 第一節 緒論 第二節 時間序列的廻歸 一、時間就是一個預測式 二、進行二次方程式趨勢 三、診斷:自我相關的修正 四、Durben-Watson的統計量 五、差分 六、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法 (一)在時間就是一個預測式中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程 (二)在進行二次方程式趨勢中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程 (三)在診斷:自我相關的修正中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程 (四)Durben-Watson的統計量中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程 (五)在差分中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程 第三節 滯延 一、分配的滯延 二、KOYCK模型 三、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法 (一)在分配的滯延中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程 第四節 自我廻歸 一、AR(1)模型 二、AR(2)模型 三、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法 (一)在AR(1)模型中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程 (二)在AR(2)模型中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程 第五節 指數平滑 一、簡單的指數平滑 二、平滑常數的選擇 三、雙重指數平滑 四、起動雙重指數平滑 五、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法 第六節 季節的時間序列 一、季節性 二、季節的(測量)指標 三、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法 第七節 季節的自我廻歸 第八節 季節的指數平滑 一、季節指數平滑的起動 二、平滑常數的選擇 三、外在的RMSPE 四、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法 第九節 季節的差分 第十節 季節的調整 第十一節 結語 第七章 時間序列預測模型:專題的分析與SPSS(13版)的操作 第一節 指數平滑模型 第一節 指數平滑模型 一、模型類型 (一)簡單的(二)雜林(Holt)(三)冬天(冬季)(四)習慣性(Custom) 二、有四種模型的參數可以被要求進行選擇 (一)一般的(Alpha, )(二)Gamma.( )(三)Delta.( )(四)Phi.( ) 三、使用指數平滑去預測未來的量尺 四、理解你的資料 五、建立與分析指數平滑模型 六、建立與分析一個簡單的模型 七、建立與分析一個雜木(Holt)模型 八、建立冬季模型 九、檢定模型預測能力 十、使用模型去預測未來的量尺 第二節 自我廻歸 ...

原價: 1000 售價: 850 現省: 150元
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【簡介】 本書著重於介紹現代的統計觀念與方法,以及如何利用 Excel 來整理分析資料。 以個案研究引發學習動機︰由章前個案引導出本章內容與學習目的,增加學習動機。 練習題目廣泛而多元︰蒐集臺灣各個領域的應用統計議題而編製成練習題,以瞭解統計方法在各領域的應用。 內容全面而有架構︰全書共十六章,章節架構有系統且易於瞭解,涵蓋一般大學統計學的必修內容。 單元豐富而多樣化︰包含新聞報導、觀念與思考、歷史典故等多種不同類型的專欄;此外,書中亦有例題和詳解,與統計相關的名人軼事等,幫助讀者全面而多元的認識統計學。 適用課程︰統計學等相關課程。 適用對象︰大學與技專校院等相關科系學生。 【目錄】 第01章 緒論  1.1 學習統計學的目的  1.2 統計學的發展  1.3 統計學的基本概念  1.4 統計學的種類  1.5 統計學的方法  1.6 統計方法的實施步驟 第02章 資料的蒐集與衡量  2.1 資料的種類  2.2 資料的蒐集  2.3 資料的型態與資料的衡量  2.4 有效量度與無效量度  2.5 準確量度與不準確量度  2.6 數據合不合理 第03章 檢視資料的分布-以統計表與統計圖呈現  3.1 類別資料的整理與呈現  3.2 數量資料的整理與呈現  3.3 枝葉圖  3.4 時間數列資料的整理與呈現  3.5 兩組數量資料的整理與呈現  3.6 統計圖表的優質性與扭曲性 第04章 分析資料-以統計測量數來呈現  4.1 中心位置的衡量  4.2 等分位置的衡量  4.3 分散度的衡量  4.4 柴比氏定理與經驗法則  4.5 Z 值  4.6 盒鬚圖分析法(5 數彙總)  4.7 分組資料中心位置的衡量  4.8 兩組數量資料相關性的衡量 第05章 機率論  5.1 隨機實驗  5.2 機率理論  5.3 事件機率  5.4 事件的性質與事件機率的運算  5.5 貝氏定理(選讀) 第06章 間斷隨機變數及其常用的機率分配  6.1 隨機變數的意義與種類  6.2 單一間斷隨機變數的機率分配  6.3 二元間斷隨機變數的機率分配  6.4 二項機率分配  6.5 Poisson 分配(泊松分配)  6.6 超幾何分配 第07章 連續隨機變數及其常用的機率分配  7.1 連續隨機變數的機率分配  7.2 常態分配  7.3 標準常態分配  7.4 均等分配  7.5 指數分配  7.6 二項分配與常態分配  7.7 泊松分配與指數分配的關係 第08章 簡單隨機抽樣與抽樣分配  8.1 抽樣的重要性與抽樣誤差  8.2 簡單隨機抽樣  8.3 抽樣分配  8.4 樣本平均數的抽樣分配  8.5 中央極限定理(非常態母體)  8.6 樣本平均數抽樣分配的應用  8.7 樣本比例的抽樣分配  8.8 其他抽樣方法 第09章 統計估計  9.1 點估計的意義與限制  9.2 估計式的評斷標準  9.3 區間估計的意義  9.4 母體平均數的區間估計-大樣本  9.5 母體平均數的區間估計-小樣本  9.6 母體比例的區間估計  9.7 樣本數的選擇  9.8 母體變異數的區間估計 第10章 假設檢定  10.1 假設檢定的基本概念  10.2 母體平均數的假設檢定-大樣本  10.3 母體平均數的假設檢定-小樣本  10.4 母體比例的假設檢定  10.5 母體變異數的假設檢定  10.6 樣本數的選擇與假設檢定 第11章 兩母體的統計估計與假設檢定  11.1 兩個獨立母體平均數差的統計推論-大樣本  11.2 兩個獨立母體平均數差的統計推論-小樣本  11.3 成對母體平均數差的統計推論  11.4 兩個母體比例差的統計推論  11.5 兩個母體變異數比的統計推論  11.6 樣本數的選擇 第12章 卡方檢定  12.1 類別資料的分類與呈現  12.2 配合度檢定  12.3 獨立性檢定  12.4 齊一性檢定 第13章 變異數分析  13.1 檢定多個母體平均數是否相同  13.2 多重比較  13.3 實驗設計  13.4 一因子變異數分析-完全隨機設計  13.5 一因子變異數分析-隨機集區設計  13.6 二因子變異數分析 第14章 簡單迴歸分析與相關分析  14.1 兩變數間的關係  14.2 簡單迴歸分析的方法  14.3 相關分析  14.4 相關分析與迴歸分析的關係 第15章 複迴歸分析與複相關分析  15.1 複迴歸分析的方法  15.2 複相關分析  15.3 複迴歸模型中解釋變數的相對重要性 第16章 時間數列分析與預測  16.1 時間數列的意義與性質  16.2 時間數列資料的組成  16.3 時間數列的模型  16.4 時間數列的古典分析方法  16.5 時間數列的迴歸分析方法  16.6 利用平滑法分析時間數列  16.7 預測精確度的衡量

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財務管理原理 ISBN13:9789574396917 出版社:智勝文化 作者:謝劍平 裝訂/頁數:平裝/480頁 規格:26cm*19cm (高/寬) 出版日:2022/02/14 中國圖書分類:財務管理;經營財務 內容簡介 2020年全球爆發新冠肺炎疫情,全球供應鏈產生前所未見的斷鏈危機,全球運輸也出現缺工、缺船、缺櫃、塞港等問題,更加深供應鏈瓶頸;2021年疫情趨緩,在總體需求大增下物價蠢蠢欲動,引起通膨隱憂,預期總體經濟將再度進入升息循環;近兩年期間新台幣也大幅升值。此外,ESG已成為企業經營的顯學,未來企業若無法落實ESG,將被淘汰。企業為了滿足擴產資金需求或股東配息需求,趁市場低利環境大舉發債籌資,為落實ESG,永續發展債券乃應運而生,惟舉債後負債比率升高,企業所面臨的財務風險也就愈大,因此如何決定最適資本結構便成為企業重要的課題。凡此等等,對企業資金成本、資本結構、資本預算、股利政策、現金管理、營運資金管理等均有影響,企業財務長的挑戰與日俱增。在全新九版中,已於各章節中加入現代財務人必備的新思維。 本書為財務管理入門級教材,在內容上力求簡潔,首重理論與本土實務結合,每章附有呼應內文的「財務專欄」及「財務錦囊」,俾使讀者閱讀時能結合理論與實務,提升學習興趣,並以「理財格言」引用專家至理名言來印證財務觀點。圖文並茂的解說方式可提升讀者的學習效率,重要觀念在文旁亦以圖框加強提示,並具複習作用。本書於每小節尾均附有具申論性質的「即席思考」題目,並於每章結束後附有各式習題(選擇、問答、計算)、「高普特考」、「國營事業特考」、「研究所考古題」等不同等級的題型,供讀者測試實力或教師在課堂上討論之用,因此也適合作為相關考試的備考用書。 目錄 第一篇 財務管理基礎 第01章 財務管理導論 第02章 貨幣的時間價值 第03章 認識財務報表 第二篇 風險與評價 第04章 風險、報酬與投資組合 第05章 證券評價 第06章 資金成本的決定 第三篇 投資與財務決策 第07章 資本預算的技術 第08章 投資專案分析 第09章 資本結構 第10章 股利政策 第四篇 財務規劃與短期財務決策 第11章 財務規劃與預測 第12章 營運資金管理 第五篇 財務管理專題 第13章 選擇權:概念與公司理財應用 第14章 國際財務管理

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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 (1版)

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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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