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機器學習與資產定價--A股市場收益預測及特徵分析研究/經濟學學術前沿書系

作者：馬甜|責編:陳禮?
出版社：經濟日報
ISBN：9787519613457

出版日期：2023/09/01
裝幀：平裝
頁數：184

人民幣：RMB 49 元售價：元

內容大鋼

本書以大數據時代為背景，將機器學習與資產定價相結合，在風險解釋、收益預測以及經濟機制等方面進行了探索研究。本書首先總結梳理了近年來國內外使用機器學習進行金融市場定價研究的相關進展。在實證研究方面，本書第四章從市場風險角度出發，分析了中國股市長期存在的風險收益不對稱問題，構建了基於人工智慧的動態CAPM模型進行解釋。第五章將研究拓展到樣本外的可預測性上，對比了各類機器學習演算法，創新性地構建了動態深度學習模型，提升了市場有效性。第六章從機器學習的可解釋性出發，從微觀和宏觀兩個視角對機器學習背後的經濟機制進行了討論。本書對於推動中國資本市場定價研究具有積極作用。

作者介紹

馬甜|責編:陳禮?
馬甜，中央民族大學經濟學院副教授，本科和碩士就讀於北京航空航天大學可靠性與系統工程學院，博士畢業於中央財經大學金融學院。主要研究方向為機器學習與資產定價，相關研究成果發表于《經濟學（季刊）》《管理科學學報》、Journal of Empirical Finance等國內外權威金融雜誌。主持國家自然科學基金青年項目。

第一章  緒論
  第一節  研究背景
  第二節  研究內容和方法
  第三節  研究意義及創新
  第四節  本書結構
第二章  文獻綜述
  第一節  資產定價的理論模型發展歷程
  第二節  資產定價中的異象特徵
  第三節  機器學習與資產定價
  第四節  文獻述評
第三章  數據構建及機器學習模型設定
  第一節  中國股市收益和特徵數據
  第二節  機器學習模型設定
  第三節  本章小節
第四章  機器學習與中國股市系統性風險測度——基於貝塔異象視角的研究
  第一節  理論模型和數據統計
  第二節  第二節基於機器學習的動態CAPM模型
  第三節  基於Fama-French三因子模型的探討
  第四節  穩健性檢驗
  第五節  本章小結
第五章  基於機器學習的中國股市收益預測研究
  第一節  個股橫截面收益預測
  第二節  投資組合分析
  第三節  本章小節
第六章  機器學習模型的可解釋性與經濟機制分析
  第一節  經濟重要度分析
  第二節  因子重要度分析
  第三節  深度學習因子的微觀經濟機制研究
  第四節  深度學習因子的宏觀經濟機制分析
  第五節  本章小節
第七章  結論與展望
  第一節  主要結論
  第二節  啟示
  第三節  研究不足和未來研究展望
參考文獻
附錄
  附錄一：企業微觀層面特徵變數構建方法
  附錄二：機器學習模型的超參數設定
後記

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