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金融與財務機器學習(雙色印刷融媒體新形態教材)

  • 作者：編者:姜富偉//唐國豪//馬甜|責編:韓效傑//劉暢
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111741145
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：429
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是金融與財務機器學習課程的教材。金融和財務領域集中了大量的交易數據和財務數據，為人工智慧技術的運用奠定了良好的數據基礎。同時，機器學習技術突飛猛進，為行業提供了跨越式發展的機會。在相關專業和方向開設「金融與財務機器學習」課程正當其時。
    本書介紹了金融實證分析的主要方法和前沿問題、金融與財務機器學習的主要方法、評估方法和案例等。本書共12章，包括：金融與財務領域的機器學習，Python軟體使用簡介，金融與財務大數據的處理與分析，因子與因子模型，因子模型的估計、檢驗與解釋，金融資產收益預測，包含懲罰項的線性回歸模型，數據降維模型，樹形模型與分類模型，神經網路模型，模型評估、訓練與可解釋性，文本分析。
    本書可作為普通高等學校經濟學和管理學類專業的高年級本科和研究生教材，也適合對金融和財務領域機器學習感興趣的讀者參考。
作者介紹
編者:姜富偉//唐國豪//馬甜|責編:韓效傑//劉暢
目錄
前言
第一章  金融與財務領域的機器學習
  第一節  機器學習的基本介紹
    一、機器學習的歷史
    二、機器學習的分類
    三、機器學習的思想
    四、機器學習的要素
    五、機器學習的步驟
    六、機器學習與傳統編程
  第二節  機器學習在金融與財務領域的應用特性
    一、金融與財務對機器學習的需求性
    二、機器學習的優勢
    三、機器學習可能面臨的挑戰
  第三節  機器學習在金融與財務領域的應用現狀
第二章  Python軟體使用簡介
  第一節  Python入門
    一、Python簡介
    二、Python安裝
    三、Python使用
    四、Python基礎知識
  第二節  Python數據處理程序包
    一、多維數組Numpy
    二、面板處理Pandas
    三、科學計算SymPy
    四、統計分析Statsmodels
    五、金融計量Linearmodels
  第三節  Python機器學習程序包
    一、機器學習
    二、深度學習
第三章  金融與財務大數據的處理與分析
  第一節  大數據時代
    一、理解大數據
    二、金融大數據
    三、本章概覽
  第二節  金融與財務數據資源
    一、國泰安中國經濟金融研究資料庫
    二、萬得資訊
    三、中國研究數據服務平台
    四、證券價格研究中心（CRSP）
    五、公開數據源
    六、文獻數據源
  第二節  描述性統計
    一、中心趨勢性
    二、分散性
    三、對稱性和厚尾性
    四、持續性
    五、相關性
  第三節  數據預處理
    一、缺失值處理
    二、異常值處理

    三、標準化處理
  第四節  特徵工程
    一、特徵工程簡介
    二、特徵選擇
第四章  因子與因子模型
  第一節  因子與因子模型簡介
    一、金融與財務因子與因子模型簡介
    二、從單因子模型到多因子模型
  第二節  Alpha與市場異象
    一、Alpha收益
    二、資產價格異象
  第三節  多因子模型的新發展
    一、因子檢驗的一般流程
    二、Fama-French五因子模型
    三、Hou-Xue-Zhang的q-因子模型
    四、Stambaugh-Yuan錯誤定價因子模型
    五、Liu-Stambaugh-Yuan的CH-3模型
  第四節  因子分類
    一、常見的因子分類
    二、其他特色因子
  第五節  因子模型的研究挑戰
    一、因子時變性
  ……
第五章  因子模型的估計、檢驗與解釋
第六章  金融資產收益預測
第七章  包含懲罰項的線性回歸模型
第八章  數據降維模型
第九章  樹形模型與分類模型
第十章  神經網路模型
第十一章  模型評估、訓練與可解釋性
第十二章  文本分析

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