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人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用研究
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人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787520818506
- 條形碼：9787520818506 ; 978-7-5208-1850-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用研究 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書共八章。**章介紹人工智能的基本內(nèi)容；第二至八章詳細(xì)闡述了人工智能算法在金融分析和財(cái)務(wù)分析領(lǐng)域的研究進(jìn)展與主要方法，介紹了人工智能算法的特點(diǎn)、設(shè)計(jì)、應(yīng)用以及分析效果。
人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用研究 目錄
**章人工智能概述
1.1人工智能的發(fā)展史
1.1.1人工智能的含義
1.1.2人工智能的歷史
1.1.3人工智能的主要流派
1.2人工智能的應(yīng)用空間
1.2.1我國(guó)人工智能的發(fā)展優(yōu)勢(shì)
1.2.2人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域
1.2.3人工智能在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用
1.2.4關(guān)于人工智能發(fā)展的思考·
第二章人工智能基本算法在金融市場(chǎng)分析中的比較
2.1 金融市場(chǎng)分析概述…
2.1.1金融市場(chǎng)分析研究背景
2.1.2概率圖模型的簡(jiǎn)要概述
2.1.3概率圖模型對(duì)于金融時(shí)間序列的構(gòu)造
2.2 稀疏高斯圖模型分析金融時(shí)間序列
2.3基礎(chǔ)理論及算法
2.3.1符號(hào)及理論說明
2.3.2 問題介紹及Graphical Lasso算法
2.3.3塊坐標(biāo)下降求解
2.3.4ADMM算法求解
2.4 Split LBI算法介紹
2.4.1 Genlasso 問題描述
2.4.2 Split LBI算法
2.4.3 Split LBI 算法擴(kuò)展
2.4.4金融時(shí)間序列的相關(guān)研究
2.4.5金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)
第三章 基于 Split LBl的圖稀疏算法在金融分析中的應(yīng)用
3.1 Mirror Descent算法簡(jiǎn)介
3. 2 Graphical Split LBI
3.3 Graphical Split LBI算法比較
3.3.1計(jì)算復(fù)雜度·
3.3.2 Graphical Split LBI分解
3.4驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
3.4.1小樣本模擬實(shí)驗(yàn)
3.4.2多邊模擬實(shí)驗(yàn)
3.5本章小結(jié)…
第四章基于圖套索在金融時(shí)間序列分析中的應(yīng)用
4.1本章引言
4.2背景介紹
4.3數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)
4.3.1數(shù)據(jù)
4.3.2長(zhǎng)周期實(shí)驗(yàn)·
4.3.3與傳統(tǒng)方法對(duì)比
4.3.4短周期對(duì)比
4.4本章小結(jié)…
第五章融合稀疏圖模型在金融時(shí)間序列分析中的應(yīng)用
5.1 本章引言
5.2問題描述
5.3數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)
5.3.1數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)安排
5.3.2對(duì)比實(shí)驗(yàn)與穩(wěn)定邊選擇
5.3.3 Graphcial Split LBI弱連接分析
5.4本章小結(jié)…
……
8.1.1主分量分析的原理及實(shí)現(xiàn)
8.1.2粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法
8.1.3財(cái)務(wù)指標(biāo)體系
8.1.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)例分析
8.2獨(dú)立分量分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下財(cái)務(wù)困境分析
8.2.1財(cái)務(wù)困境分析概述
8.2.2獨(dú)立分量分析
8.2.3ICA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析實(shí)例
8.3粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在財(cái)務(wù)困境分析中的應(yīng)用
8.3.1引言
8.3.2粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法
8.3.3財(cái)務(wù)指標(biāo)體系模型
8.3.4結(jié)論
8.4人工智能助力數(shù)據(jù)治理
8.4.1人工智能效應(yīng)
8.4.2誰(shuí)將受益于人工智能
8.4.3財(cái)務(wù)人員如何運(yùn)用人工智能
8.4.4企業(yè)如何確定數(shù)據(jù)集
8.4.5對(duì)相關(guān)方的影響
8.5人工智能在會(huì)計(jì)師事務(wù)所的應(yīng)用
8.5.1弊端和挑戰(zhàn)
8.5.2不可預(yù)測(cè)的后果
作者會(huì)議文
參考文獻(xiàn)
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