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數據建模與應用(方法與案例)

  • 作者：編者:林建忠|責編:劉宜欣
  • 出版社：上海交大
  • ISBN：9787313339829
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：321
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    本書的主要內容是大數據時代數據分析與建模現代方法。全書分為3個部分。第1部分聚焦現代線性統計模型的應用，包括空間計量模型、有序多分類模型、分層線性模型和結構方程模型在相關領域的應用。第2部分主要探討機器學習的應用，包括幾種判別式模型和生成式模型在相關行業數據分類分析中的應用。第3部分專註于金融數據的建模與投資策略分析，包括金融泡沫模型、高潛客戶挖掘模型、VAR模型和風險平價模型的建立與分析，股票分類方法以及股票投資的最優趨勢策略和配對交易策略。
    本書適合作為普通高等院校應用統計碩士專業學位研究生的專業課程輔助教材，也可作為數據科學和人工智慧類專業高年級本科生和其他學科研究生學習統計課程的教學參考書，亦可供業界數據分析師參考使用。
作者介紹
編者:林建忠|責編:劉宜欣
目錄
第1章  線性統計模型的應用
  空間計量模型的理論與應用
  聚類樣本的有序多分類模型在中國城投債信用評級中的應用
  我國交運行業上市公司利潤率的差異分析——基於分層線性模型的比較
  基於結構方程模型的航班特徵對收益的影響分析
第2章  機器學習的應用
  基於深度殘差網路的食品識別分類問題研究
  基於Relaxed Wasserstein的生成對抗網路的實踐
  英文實體提取任務的實證研究
  分類方法在乳製品鑒別上的應用
  在正相關條件下死亡率和發病率基於安全因素的試驗終止規則設計
第3章  金融數據建模與分析
  一種銀行泡沫的數學建模方法及其研究
  基於VAR模型的股票量價關係分析
  基於風險因子的風險平價模型探究
  基於市場狀態的最優趨勢交易策略及實證分析
  基於小波分解與SOM神經網路的股票分類的案例分析
  配對交易在中國股市的應用及實證探究
  小波變換在中國期貨市場配對交易中的應用研究
  基於深度交叉網路的信貸產品高潛客戶的挖掘

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