[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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