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题名/责任者:

统计因果推断模型理论与应用:基于大脑网络及金融市场研究/程宏著

出版发行项:

北京:经济科学出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-5141-6222-6/CNY68.00

载体形态项:

214页:图;24cm

其它题名:

基于大脑网络及金融市场研究

丛编项:

序伦财经文库

个人责任者:

程宏 著

学科主题:

金融统计-研究

中图法分类号:

F830.2

责任者附注:

程宏, 博士, 上海立信会计金融学院统计与数学学院助理教授, 汇鼎数据科技有限公司数据总监。

书目附注:

有书目 (第192-211页)

提要文摘附注:

本书从神经元非线性动力学开始, 通过改进的格兰杰因果关系 (NEGCI、NECGCI) 研究Hodgkin-Huxley神经元连接结构, 发现对于低维的HH神经网络系统, 能够准确地重构神经元网络的突触连接结构, 即GC因果统计网络与突触连接结构具有一致性。结合金融市场领域应用场景, 拓展GC分析方法, 根据实际金融数据尖峰厚尾的特性, 研究了基于Copula的分位数格兰杰因果检验、基于分位数的条件Granger因果关系检验以及考虑横截面异质性的面板格兰杰因果关系检验, 进一步丰富了GC理论, 并在股市市场、政策不确定性、房价、汇率等领域分别开展了风险传染研究, 石油价格、汇率、黄金价格研究, 股票市场相依性研究以及中国经济政策不确定性对不同城市房价影响研究以及区域经济、环境发展等实证分析, 以研究, 能够有效地研究经济政策和金融结构, 相关结果有助于投资者分析我国金融市场风险及其传染规律。

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