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金融智能(新興領域十四五高等教育系列教材)/新一代信息技術人工智慧系列叢書

  • 作者：編者:張曉燕|責編:趙凱|總主編:張濤
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302697343
  • 出版日期：2025/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：261
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一本旨在系統闡述人工智慧技術與金融學深度融合的專業教材。在全球數字經濟浪潮和國家政策的推動下，金融行業正經歷一場由人工智慧、大數據、區塊鏈等技術驅動的深刻變革。本書正是為了彌合當前金融理論與人工智慧實踐之間的鴻溝，為讀者構建一個兼具理論深度與實操價值的跨學科知識體系。本書聚焦于金融學與人工智慧的交叉領域，旨在幫助讀者理解智能技術如何賦能金融數據處理、風險定價、服務創新等核心環節，並解決將演算法模型適配金融場景、應對金融數據特殊性、平衡模型複雜性與業務可解釋性等現實挑戰。
    本書的目標讀者定位為金融學、金融工程及相關專業本科生，兼顧電腦科學與應用數學專業選修金融科技課程的學生群體。教材內容設計嚴格遵循認知科學規律，強調從基礎理論到工程實踐的漸進式知識建構。
作者介紹
編者:張曉燕|責編:趙凱|總主編:張濤
    張曉燕，1997年獲北京大學經濟學學士學位，2002年獲哥倫比亞商學院金融學博士學位，國家「千人計劃」專家。現任清華大學五道口金融學院院長助理、鑫苑講席教授，中國證監會第十七屆發行審核委員會委員。兼任清華大學國家金融研究院副院長、清華大學金融科技研究院副院長、鑫苑房地產金融科技研究中心主任。曾任康奈爾大學約翰遜商學院助理教授，普渡大學克蘭納特管理學院講席教授和金融系主任。        主要研究領域：國際金融、實證資產定價、應用計量經濟學，研究成果多次發表在同際頂級期刊，並屢獲獎勵。
目錄
第1章  金融智能的基本原理
  章前導讀
  本章學習目標
  1.1  人工智慧概述與歷史
    1.1.1  人工智慧概述
    1.1.2  人工智慧發展歷史
  1.2  金融智能概述與場景
    1.2.1  金融智能概述
    1.2.2  金融智能的常見場景
    1.2.3  金融智能中的常用技術
  1.3  金融智能實踐與方向
    1.3.1  金融智能發展現狀
    1.3.2  金融智能遇到的挑戰
    1.3.3  金融智能發展的方向
  1.4  Python基礎知識
    1.4.1  Python安裝
    1.4.2  Python常用數據類型、條件、循環與函數
  1.5  機器學習模型評估
    1.5.1  過擬合與欠擬合
    1.5.2  偏差和方差的權衡
    1.5.3  回歸問題機器學習模型的評價指標
    1.5.4  機器學習的超參數調校
  1.6  本章小結
  關鍵名詞
  複習思考題
第2章  金融學基本原理
  章前導讀
  本章學習目標
  2.1  金融市場
    2.1.1  金融市場的概念與功能
    2.1.2  金融市場分類
  2.2  實證資產定價
    2.2.1  資產定價的核心問題——股票預期收益率
    2.2.2  投資組合分析
    2.2.3  因子投資
    2.2.4  中國因子模型
  2.3  本章小結
  關鍵名詞
  複習思考題
第3章  金融智能中的線性方法
  章前導讀
  本章學習目標
  3.1  線性分析方法概述
    3.1.1  計量經濟學視角下的線性模型
    3.1.2  矩陣視角下的線性模型
    3.1.3  損失函數
  3.2  邏輯回歸的演算法
    3.2.1  分類問題
    3.2.2  邏輯回歸
  3.3  異象性因子的檢驗

    3.3.1  異象性因子
    3.3.2  異象性因子的時序回歸統計檢驗
    3.3.3  股票特徵與未來收益率的檢驗：Fama-MacBeth截面回歸
  3.4  本章小結
  關鍵名詞
  複習思考題
第4章  帶懲罰項的線性方法
第5章  金融智能中的降維方法
第6章  聚類分析及其在金融中的應用
第7章  金融智能中的樹類方法
第8章  金融智能中的全連接神經網路模型
第9章  金融智能中的自編碼器模型
第10章  金融智能中的卷積神經網路模型
第11章  金融智能中的循環神經網路模型
第12章  金融智能中的生成式對抗網路模型
第13章  金融智能中的自然語言處理方法
第14章  金融智能中的強化學習演算法
第15章  金融智能中的區塊鏈方法
第16章  金融智能在業界的應用
第17章  金融科技監管與監管科技

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