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基于统计学习理论的安全第一投资组合选择

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第13-25页
    1.1 研究背景及意义第13-16页
    1.2 研究现状述评第16-19页
    1.3 问题提出与研究方法第19-21页
    1.4 主要内容与创新点第21-25页
第2章 基础理论第25-37页
    2.1 机器学习问题第25-26页
    2.2 统计学习理论第26-34页
        2.2.1 经验风险最小化原则一致性的条件第26-27页
        2.2.2 学习机器推广能力的界第27-29页
        2.2.3 结构风险最小化原则第29-30页
        2.2.4 支持向量机第30-34页
    2.3 凸集与凸规划第34-37页
第3章 安全第一投资组合选择第37-49页
    3.1 安全第一准则及其实现模型第37-44页
        3.1.1 安全第一准则第37-38页
        3.1.2 现有安全第一投资组合优化模型的理论分析第38-42页
        3.1.3 现有安全第一投资组合优化模型的实证研究第42-44页
    3.2 安全第一投资组合选择和机器学习问题的关系第44-47页
        3.2.1 投资组合选择与机器学习问题关系的研究第44-45页
        3.2.2 安全第一投资组合选择与分类问题的关系第45-47页
    3.3 本章小结第47-49页
第4章 基于推广能力的界的安全第一投资组合选择第49-74页
    4.1 引言第49-50页
    4.2 软间隔推广能力的界第50-53页
    4.3 最小化软间隔推广能力的界第53-65页
        4.3.1 最小化正则项与间隔误差项之和第53-57页
        4.3.2 正则项约束下最小化间隔误差项第57-59页
        4.3.3 间隔误差项约束下最小化正则项第59-63页
        4.3.4 策略比较和参数选择第63-65页
    4.4 实证研究第65-72页
        4.4.1 实验设计第65-67页
        4.4.2 实验结果及分析第67-72页
    4.5 本章小结第72-74页
第5章 基于结构风险最小化原则的安全第一投资组合选择第74-98页
    5.1 引言第74-75页
    5.2 基于经验风险最小化原则的原模型及其局限性第75-77页
        5.2.1 光滑模型及其局限性第75-77页
        5.2.2 0-1 混合整数线型规划模型及其局限性第77页
    5.3 基于结构风险最小化原则的模型改进第77-83页
        5.3.1 光滑模型的改进第77-80页
        5.3.2 0-1 混合整数线性规划模型的改进第80-81页
        5.3.3 范数约束的作用第81-83页
    5.4 实证研究第83-97页
        5.4.1 光滑模型与其改进模型的比较第83-90页
        5.4.2 0-1 混合整数线性规划模型与其改进模型的比较第90-97页
    5.5 本章小结第97-98页
第6章 基于支持向量机的安全第一投资组合选择第98-121页
    6.1 引言第98-99页
    6.2 基于单类支持向量机的安全第一投资组合优化模型第99-106页
        6.2.1 模型构建第99-102页
        6.2.2 与CVa R最小的关系第102-103页
        6.2.3 与正则化CVa R最小投资组合优化模型的比较第103-106页
    6.3 基于马氏距离单类支持向量机的推广模型第106-111页
        6.3.1 模型构建第106-109页
        6.3.2 模型分析第109-111页
    6.4 实证研究第111-120页
        6.4.1 基于OCSVM的安全第一投资组合优化模型的实证研究第111-113页
        6.4.2 基于MOCSVM的安全第一投资组合优化模型的实证研究第113-117页
        6.4.3 灾难性水平的影响第117-120页
    6.5 本章小结第120-121页
第7章 结论与展望第121-123页
    7.1 本文主要结论第121-122页
    7.2 未来工作展望第122-123页
参考文献第123-130页
致谢第130-131页
攻读博士期间发表论文第131页

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