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目次

多変量ノンパラメトリック回帰と視覚化 Rの利用とファイナンスへの応用

多変量ノンパラメトリック回帰と視覚化 Rの利用とファイナンスへの応用

  • Jussi Klemelä(著)/ 竹澤 邦夫(訳)/ 西田 喜平次(訳)/ 小林 凌雅(訳)
  • 序論
    • 0.1 条件付き分布に関するいくつかの汎関数の推定
    • 0.2 定量ファイナンス
    • 0.3 視覚化
    • 0.4 参考文献
  • 第Ⅰ部 回帰手法と分類手法のいろいろ
  • 第1章 回帰と分類の概観
    • 1.1 回帰
    • 1.2 離散目的変数
    • 1.3 パラメトリック族回帰
    • 1.4 分類
    • 1.5 定量ファイナンスへの応用
    • 1.6 実データによる例
    • 1.7 データ変換
    • 1.8 中心極限定理
    • 1.9 推定量の性能を測定
    • 1.10 信頼集合
    • 1.11 検定
  • 第2章 線形手法とその拡張
    • 2.1 線形回帰
    • 2.2 変動係数線形回帰
    • 2.3 一般化線形モデルとその関連モデル
    • 2.4 級数推定量
    • 2.5 条件付き分散とARCHモデル
    • 2.6 ボラティリティと分位点推定における応用
    • 2.7 線形分類器
  • 第3章 カーネル法とその拡張
    • 3.1 リグレッソグラム
    • 3.2 カーネル推定量
    • 3.3 最近傍推定量
    • 3.4 局所平均を用いた分類
    • 3.5 中央値平滑化
    • 3.6 条件付き密度推定
    • 3.7 条件付き分布関数推定
    • 3.8 条件付き分位点推定
    • 3.9 条件付き分散推定
    • 3.10 条件付き共分散推定
    • 3.11 リスク管理への応用
    • 3.12 ポートフォリオ選択への応用の数々
  • 第4章 セミパラメトリックモデルと構造モデル
    • 4.1 単一指標モデル
    • 4.2 加法モデル
    • 4.3 その他のセミパラメトリックモデル
  • 第5章 経験的リスク最小化
    • 5.1 経験的リスク
    • 5.2 局所経験的リスク
    • 5.3 サポート・ベクトル・マシーン
    • 5.4 段階的方法
    • 5.5 適応的リグレッソグラム
  • 第Ⅱ部 視覚化
  • 第6章 データの視覚化
    • 6.1 散布図
    • 6.2 ヒストグラムとカーネル密度推定量
    • 6.3 次元削減
    • 6.4 グラフ化オブジェクトとしての観測値
  • 第7章 関数の視覚化
    • 7.1 断面図
    • 7.2 部分依存関数
    • 7.3 集合の再構築
    • 7.4 レベル集合ツリー
    • 7.5 単峰型の密度
  • 付録A Rについての手引き
    • A.1 データの視覚化
    • A.2 線形回帰
    • A.3 カーネル回帰
    • A.4 局所1次式回帰
    • A.5 加法モデル:後退あてはめ法
    • A.6 単一指標回帰
    • A.7 前進段階的モデル
    • A.8 分位点回帰

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