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數(shù)量經(jīng)濟學(xué)系列叢書計量經(jīng)濟分析及其Python應(yīng)用/朱順泉 版權(quán)信息
- ISBN：9787302568025
- 條形碼：9787302568025 ; 978-7-302-56802-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數(shù)量經(jīng)濟學(xué)系列叢書計量經(jīng)濟分析及其Python應(yīng)用/朱順泉 本書特色
《計量經(jīng)濟分析及其Python應(yīng)用》結(jié)合實例介紹計量經(jīng)濟分析及其Python應(yīng)用，涵蓋計量經(jīng)濟分析的基本內(nèi)容以及較前沿的量化投資分析、機器學(xué)習等內(nèi)容，使讀者深刻理解Python的精髓和靈活、高效的使用技巧。本書融理論、方法、應(yīng)用于一體，提供相關(guān)程序代碼和數(shù)據(jù)文件，實用性強。
數(shù)量經(jīng)濟學(xué)系列叢書計量經(jīng)濟分析及其Python應(yīng)用/朱順泉 內(nèi)容簡介
本書包括：經(jīng)濟與金融計量分析緒論；描述性統(tǒng)計及其Python應(yīng)用；參數(shù)估計及其Python應(yīng)用；假設(shè)檢驗及其Python應(yīng)用；相關(guān)分析與一元回歸分析及其Python應(yīng)用；多元回歸分析及其Python應(yīng)用；多重共線性及其Python應(yīng)用；異方差及其Python應(yīng)用；自相關(guān)及其Python應(yīng)用；時間序列分析ARMA模型及其Python應(yīng)用；廣義自回歸條件異方差模型(GARCH)及其Python應(yīng)用；面板數(shù)據(jù)分析及其Python應(yīng)用等。內(nèi)容新穎、全面，實用性強，融理論、方法、應(yīng)用于一體。
數(shù)量經(jīng)濟學(xué)系列叢書計量經(jīng)濟分析及其Python應(yīng)用/朱順泉 目錄
第1章計量經(jīng)濟分析及其Python環(huán)境
1.1計量經(jīng)濟分析的含義
1.2計量經(jīng)濟分析建模的步驟
1.3經(jīng)濟數(shù)據(jù)類型
1.4經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源
1.5計量經(jīng)濟分析工具簡介
1.6Python工具的下載與安裝
1.7國內(nèi)外財經(jīng)大數(shù)據(jù)的存取方法及其Python應(yīng)用
練習題
第2章描述性統(tǒng)計及其Python應(yīng)用
2.1描述性統(tǒng)計的Python工具
2.2數(shù)據(jù)集中趨勢度量及其Python應(yīng)用
2.3數(shù)據(jù)離散狀況度量及其Python應(yīng)用
2.4峰度、偏度與正態(tài)性檢驗及其Python應(yīng)用
2.5異常數(shù)據(jù)處理
練習題
第3章參數(shù)估計及其Python應(yīng)用
3.1參數(shù)估計與置信區(qū)間的含義
3.2點估計矩分析法的Python應(yīng)用
3.3單正態(tài)總體均值區(qū)間估計的Python應(yīng)用
3.4單正態(tài)總體方差區(qū)間估計的Python應(yīng)用
3.5雙正態(tài)總體均值差區(qū)間估計的Python應(yīng)用
3.6雙正態(tài)總體方差比區(qū)間估計的Python應(yīng)用
練習題
第4章參數(shù)假設(shè)檢驗及其Python應(yīng)用
4.1參數(shù)假設(shè)檢驗的基本理論
4.2單個樣本t檢驗的Python應(yīng)用
4.3兩個獨立樣本t檢驗的Python應(yīng)用
4.4配對樣本t檢驗的Python應(yīng)用
4.5單樣本方差假設(shè)檢驗的Python應(yīng)用
4.6雙樣本方差假設(shè)檢驗的Python應(yīng)用
練習題
第5章相關(guān)分析與一元回歸分析及其Python應(yīng)用
5.1相關(guān)分析基本理論
5.2相關(guān)分析的Python應(yīng)用
5.3一元線性回歸分析基本理論
5.4一元線性回歸分析的Python應(yīng)用
練習題
第6章多元回歸分析及其Python應(yīng)用
6.1多元線性回歸分析基本理論
6.2虛擬變量
6.3多元線性回歸分析的Python應(yīng)用
6.4多元線性回歸分析的Scikitlearn工具應(yīng)用
6.5邏輯Logistic回歸分析Python應(yīng)用
6.6廣義線性回歸分析Python應(yīng)用
6.7傾向評分匹配（PSM）及其Python應(yīng)用
練習題
第7章多重共線性及其Python應(yīng)用
7.1多重共線性的概念
7.2多重共線性的后果
7.3產(chǎn)生多重共線性的原因
7.4多重共線性的識別和檢驗
7.5消除多重共線性的方法
7.6多重共線性診斷的Python應(yīng)用
7.7多重共線性消除的Python應(yīng)用
練習題
第8章異方差及其Python應(yīng)用
8.1異方差的概念
8.2異方差產(chǎn)生的原因
8.3異方差的后果
8.4異方差的識別檢驗
8.5消除異方差的方法
8.6異方差診斷的Python應(yīng)用
8.7異方差消除的Python語言應(yīng)用
8.8異方差應(yīng)用實例的Python應(yīng)用
練習題
第9章自相關(guān)及其Python應(yīng)用
9.1自相關(guān)的概念
9.2產(chǎn)生自相關(guān)的原因
9.3自相關(guān)的后果
9.4自相關(guān)的識別和檢驗
9.5自相關(guān)的處理方法
9.6自相關(guān)診斷的Python應(yīng)用
9.7自相關(guān)消除的Python應(yīng)用
9.8金融市場數(shù)據(jù)自相關(guān)性實例的Python應(yīng)用
練習題
第10章財經(jīng)大數(shù)據(jù)時間序列分析ARMA模型及其Python應(yīng)用
10.1時間序列分析的基礎(chǔ)知識
10.2自回歸(AR)模型
10.3移動平均(MA)模型
10.4自回歸移動平均（ARMA）模型
10.5差分自回歸移動平均（ARIMA）模型
練習題
第11章財經(jīng)大數(shù)據(jù)廣義自回歸條件異方差模型(GARCH)及其Python應(yīng)用
11.1自回歸條件異方差模型(ARCH)及預(yù)測
11.2廣義自回歸條件異方差模型(GARCH)與波動率預(yù)測
練習題
第12章面板數(shù)據(jù)計量分析及其Python應(yīng)用
12.1面板數(shù)據(jù)計量分析的基本理論
12.2面板數(shù)據(jù)計量分析的Python應(yīng)用
練習題
第13章廣義矩估計（GMM）與*大似然估計（MLE）及其Python應(yīng)用
13.1廣義矩估計（GMM）及其Python應(yīng)用
13.2*大似然估計（MLE）及其Python應(yīng)用
練習題
第14章線性回歸的內(nèi)生性與Hausman檢驗及其Python應(yīng)用
14.1內(nèi)生性的相關(guān)理論
14.2基本的線性回歸及其Python應(yīng)用
14.3擴展的線性回歸及其Python應(yīng)用
14.4線性回歸的內(nèi)生性問題及其Python應(yīng)用
14.5Hausman檢驗及其Python應(yīng)用
練習題
第15章財經(jīng)大數(shù)據(jù)量化投資統(tǒng)計套利及其Python應(yīng)用
15.1Python應(yīng)用于Markowitz投資組合優(yōu)化
15.2基于Bigquant量化投資平臺的統(tǒng)計套利協(xié)整配對交易策略
15.3基于Python環(huán)境統(tǒng)計套利協(xié)整配對交易策略
練習題
第16章人工智能機器學(xué)習及其Python應(yīng)用
16.1機器學(xué)習算法分類
16.2常見的機器學(xué)習算法及其Python代碼
16.3K*近鄰算法銀行貸款分類及其Python應(yīng)用
16.4各種機器學(xué)習算法及其Python應(yīng)用
16.5K*近鄰法分類及其Python應(yīng)用
練習題
展開全部
數(shù)量經(jīng)濟學(xué)系列叢書計量經(jīng)濟分析及其Python應(yīng)用/朱順泉 作者簡介
朱順泉，男，管理學(xué)博士，現(xiàn)為廣東財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院教授，長期從事本科生與研究生的投資學(xué)、金融工程、公司金融、金融市場、金融計量學(xué)、經(jīng)濟博弈論、數(shù)據(jù)模型與決策等課程的教學(xué)和科研工作，一直致力于財經(jīng)與科技相結(jié)合的交叉應(yīng)用研究。
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