Advances in Markov-Switching Models pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Raj, Baldev (EDT)/ Hamilton, James D. (EDT)

出品人:

页数:267

译者:

出版时间:

价格:$ 134.47

装帧:HRD

isbn号码:9783790815153

丛书系列:

图书标签:

Markov Switching Models
Time Series Analysis
Econometrics
Statistical Modeling
Hidden Markov Models
Financial Modeling
Bayesian Statistics
Machine Learning
Quantitative Finance
Stochastic Processes

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具体描述

This book surveys new advances in Markov-switching models with applications to business cycle research and finance. The extensive editors' introduction surveys the existing methods and new results of the last decade. Individual chapters study features of the U.S. and European business cycles, with particular focus on the role of monetary policy, oil shocks, co-movements among key variables, and the short-run versus long-run consequences of an economic recession. The book also features extensive analysis of currency crises and the possibility of bubbles or fads in stock prices. A concluding chapter offers useful new results on testing for this kind of regime-switching behaviour. Overall, the book provides a state-of-the-art overview of methods and results for estimation and uses of Markov-switching time-series models.

跨越学科的决策前沿：不确定性、复杂系统与自适应控制图书名称：《不确定性下的决策制定：复杂系统的自适应策略与演化动力学》图书简介在当今快速演变的科学、工程、金融乃至社会经济领域中，我们所面对的系统普遍表现出显著的非线性和时变性。这些系统并非在静态的、可预测的环境下运行，而是受到突发冲击、结构性变化以及参数漂移的持续影响。理解和驾驭这种内在的不确定性，设计出能够在动态环境中保持鲁棒性和最优性能的决策策略，已成为当代科学面临的核心挑战之一。本书旨在构建一个多学科交叉的理论框架，深入探讨复杂系统在高度不确定性条件下的建模、分析与自适应控制问题。我们聚焦于那些其底层机制或状态可能随时间发生离散或连续转变的系统，强调从传统的线性或平稳假设中解放出来，拥抱现实世界固有的复杂性。全书结构分为四个主要部分，层层递进，从基础理论到前沿应用，全面覆盖了不确定性决策制定的关键领域。 --- 第一部分：复杂系统动力学的解析基础 (Foundations of Complex System Dynamics) 本部分致力于为后续的自适应策略奠定坚实的数学和统计学基础。我们首先回顾和拓展了非线性动力学系统的稳定性理论，特别是那些包含滞后效应（Delay Systems）和时滞耦合（Time-Delayed Coupling）的结构。重点不再是预测系统轨迹的精确点，而是量化系统在长期运行中表现出的结构稳定区域（Basins of Attraction）和敏感性度量（Sensitivity Measures）。我们深入探讨了高维随机过程的分析工具，超越了标准的布朗运动假设。书中详细阐述了局部马尔可夫性（Quasi-Markovian Properties）的构建方法，以及如何利用这些属性来简化对系统长期行为的分析。此外，本部分对非平稳时间序列（Non-Stationary Time Series）的分解技术进行了详尽的讨论，包括经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）的高级应用，旨在分离信号中的内在模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），从而揭示系统在不同时间尺度上演化的潜在模式。我们特别关注了这些分解工具在金融市场微观结构分析和气候模式识别中的局限性与改进方向。 --- 第二部分：结构性转变的隐性识别 (Inferring Latent Structural Shifts) 决策制定者面临的最大挑战之一是无法直接观测到系统内部结构是否已经发生根本性变化。本部分的核心在于开发和评估先进的统计推断方法，用于在噪声数据流中实时或准实时地检测和定位这些结构性转变点（Change Points）。我们详细分析了基于信息论的检测方法，例如CUSUM（Cumulative Sum）统计量在非参数设置下的泛化，以及应用贝叶斯框架进行在线模型选择（Online Model Selection）的技术。书中提供了一整套用于比较竞争性潜在模型的工具，这些模型可能代表系统在不同“政态”（Regimes）下的运行方式。我们着重探讨了当数据生成过程本身依赖于观测历史时，如何避免虚假正警报（False Positives）的风险。此外，本部分还涵盖了对隐性异构性（Latent Heterogeneity）的建模。这包括使用非参数混合模型来刻画数据集中可能存在的、未被预先定义的子群体或运行模式。通过对这些隐性类别的概率估计，决策者可以为特定情境设计更具针对性的干预措施。 --- 第三部分：自适应与强化学习策略 (Adaptive Control and Reinforcement Strategies) 在确定系统状态或参数在时间上是变化的这一前提下，设计能够自我修正的控制律至关重要。第三部分将理论分析与计算实践紧密结合，专注于自适应控制（Adaptive Control）和在线优化的新范式。我们首先审视了基于模型参考自适应控制（MRAC）的局限性，并提出了针对高不确定性环境的鲁棒自适应设计（Robust Adaptive Design）。这包括引入先进的鲁棒性度量，确保控制器在面对未建模的动态（Unmodeled Dynamics）和外部扰动时依然保持性能边界。核心内容转向强化学习（RL）的视角。我们探讨了如何将复杂的、状态依赖的决策问题转化为RL框架，重点分析了适用于非平稳环境的策略梯度方法（Policy Gradient Methods）和Q-学习的修正版本。特别关注的是，如何设计奖励函数和探索机制，以有效平衡对当前最佳策略的利用（Exploitation）和对新、可能更优状态-动作对的探索（Exploration），尤其是在奖励信号稀疏或延迟的情况下。书中还包括了对离线RL（Offline RL）在安全关键应用中的局限性及其克服方法的深入讨论。 --- 第四部分：应用领域中的演化博弈与系统鲁棒性 (Evolutionary Game Theory and System Resilience) 本书的最后一部分将视角从单个系统的优化提升到多个相互作用的智能体所构成的生态系统。我们利用演化博弈论（Evolutionary Game Theory, EGT）的原理来分析在竞争和协作并存的环境中，策略集是如何随时间演化的。重点分析了学习型策略（Learning Strategies）在博弈中的收敛性问题。传统的纳什均衡概念在动态系统中往往不够充分，因此我们引入了演化稳定策略（Evolutionarily Stable Strategies, ESS）的概念，并探讨了在信息不完全或信息不对称情况下，ESS的近似实现。在系统鲁棒性方面，我们超越了单一的故障容错，转而关注韧性（Resilience）——系统在遭受冲击后恢复到既定性能水平的能力。本书从网络科学的角度出发，分析了关键节点故障在复杂互联系统（如电网、供应链）中如何引发连锁反应。我们提出了一种基于风险敏感型最优控制的框架，用于在系统设计的初期阶段就嵌入结构冗余和动态重构能力，从而增强整体系统的长期演化韧性。通过对这些前沿主题的系统性整合，本书为工程师、定量分析师、计算机科学家以及经济学家提供了一个统一的、强大的工具箱，用以理解、预测和有效干预那些永恒处于变化之中的复杂现实系统。