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11楼

kevinsw 发表于 2007-3-31 16:43:00

Artificial neural networks in accounting and finance

刚才上传未成功。再传一次。

Artificial neural networks in accounting and finance- modeling issues。

关于人工神经元网络应用于会计与金融建模的综述。发表于International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management。值得一看。

104303.pdf (49.85 KB)

12楼

linandle 发表于 2007-4-28 12:02:00

Pan Heping 去年在国际预测和风险管理会议上的报告材料

111662.pdf (1.55 MB)

111664.pdf (2.67 MB)

详细介绍了如何从传统的economic finance quantitative finance, computational finance建模思路,转入到更高级intelligent finance建模.其中的核心是多层次动态预测技术,包括如何将分形技术,模式识别,多维滤波,金融物理,技术分析,基础分析,系统工程及其他金融理论融合在一起成为一种先进的金融分析技术

13楼

aries21 发表于 2007-5-14 19:05:00

手边只有2篇论文，也来凑个热闹，不求加分，重在参与

股市预测中的小波神经网络方法

116800.pdf (368.29 KB)

基于人工神经网络的实物期权定价
116801.pdf (239.51 KB)

[此贴子已经被作者于2007-5-14 19:07:12编辑过]

他们身处逆境乱世，自然磨炼成为英雄。欢迎光临我的博客：http://aries21.yculblog.com/ [url=http://down.cenet.org.cn/download.asp?code=Jqprlmlpuouqm]经济学资源下载网站[/url]

14楼

xint 发表于 2007-5-29 07:08:00

金融时间序列的混沌识别,应用性文章

121958.pdf (268.49 KB)

15楼

looey_lee 发表于 2007-7-23 23:34:00

关于数据管理

上次没贴上，不知为什麽！

140449.rar (123.56 KB) 本附件包括：
商业银行数据质量管理研究.doc

16楼

老石头 发表于 2007-9-30 09:00:00

还有支持向量机（SVM）方法，，是在20世纪90年代由V.Vapnik等人研究并迅速发展起来的一种基于统计学习理论的机器学习算法。它通过寻求结构风险最小化来实现实际风险最小化，从而在样本量较少的情况下也能获得良好的学习效果。支持向量机算法是一个二次优化问题，因此，能保证所得到的解是全局最优的解。

推荐一本书，上财出版社出的《金融工程的支持向量机方法》，很不错的说

17楼

diviny 发表于 2007-11-4 10:03:00

信用风险分析仿射模型

C. GOURIEROUX , A. MONFORT and V. POLIMENIS在解释了由于信用风险分析仿射模型的连续时间的假设而使该模型缺乏弹性，在此基础上他们开发出一种基于分散时间的信用风险的仿射模型，从而解释不同类型的因素能够被引入去单独获得违约相关性、默认的异质性以及违约与给与违约损失的相关性的期限结构，同时也解释了为什么动态因子很少局限于分散时间和为什么动态因子能够产生复杂的循环效应。该模型最终用来获得信用风险的风险值和企业债券利差的组成或者是第一违约篮子。在该模型中他们提出两类因素造成了违约相关性，一是由于所有公司受系统的经济因素影响使违约瞬间相关；二是在不同时期把给定的公司的违约发生率联系起来也是必要的。该模型假设随机贴现因子、幸存强度以及给定违约损失，这些都是因素仿射过程中指数仿射变量。该模型提供了有没有赎回的国债、公司债价格、第一违约篮子和包括在公司债券组合中预测风险的轨迹方法的描述，同时考虑了违约和给定违约损失可能的依赖性。