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金融與財務機器學習 版權信息
- ISBN：9787111741145
- 條形碼：9787111741145 ; 978-7-111-74114-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
金融與財務機器學習 本書特色
人工智能時代，滿足新課程開設需要，全面系統，注重實操，配套資源豐富
金融與財務機器學習 內容簡介
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,為人工智能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軟件使用簡介,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,神經網絡模型,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。
金融與財務機器學習 目錄
目 錄
前 言
**章 金融與財務領域的機器學習1
**節 機器學習的基本介紹1
一、機器學習的歷史2
二、機器學習的分類5
三、機器學習的思想6
四、機器學習的要素8
五、機器學習的步驟9
六、機器學習與傳統編程10
第二節 機器學習在金融與財務領域的應用特性11
一、金融與財務對機器學習的需求性11
二、機器學習的優勢13
三、機器學習可能面臨的挑戰14
第三節 機器學習在金融與財務領域的應用現狀18
第二章 Python軟件使用簡介23
**節 Python入門23
一、Python簡介23
二、Python安裝24
三、Python使用25
四、Python基礎知識26
第二節 Python數據處理程序包37
一、多維數組Numpy37
二、面板處理Pandas42
三、科學計算SymPy49
四、統計分析Statsmodels53
五、金融計量Linearmodels55
第三節 Python機器學習程序包58
一、機器學習58
二、深度學習62
第三章 金融與財務大數據的處理與分析64
**節 大數據時代64
一、理解大數據64
二、金融大數據65
三、本章概覽65
第二節 金融與財務數據資源65
一、國泰安中國經濟金融研究數據庫65
二、萬得資訊67
三、中國研究數據服務平臺68
四、證券價格研究中心(CRSP)70
五、公開數據源72
六、文獻數據源77
第二節 描述性統計88
一、中心趨勢性88
二、分散性89
三、對稱性和厚尾性89
四、持續性90
五、相關性90
第三節 數據預處理93
一、缺失值處理93
二、異常值處理94
三、標準化處理96
第四節 特征工程97
一、特征工程簡介97
二、特征選擇97
第四章 因子與因子模型103
**節 因子與因子模型簡介103
一、金融與財務因子與因子模型簡介103
二、從單因子模型到多因子模型104
第二節 Alpha與市場異象106
一、Alpha收益106
二、資產價格異象107
第三節 多因子模型的新發展108
一、因子檢驗的一般流程108
二、Fama-French五因子模型109
三、Hou-Xue-Zhang的q-因子模型110
四、Stambaugh-Yuan錯誤定價因子模型111
五、Liu-Stambaugh-Yuan的CH-3模型113
第四節 因子分類114
一、常見的因子分類114
二、其他特色因子119
第五節 因子模型的研究挑戰121
一、因子時變性121
二、因子有效性識別122
三、因子研究的近況與挑戰123
第五章 因子模型的估計、檢驗與解釋126
**節 因子模型檢驗概述126
第二節 組合分析法128
一、單變量組合分析129
二、雙變量組合分析132
三、三變量組合分析135
第三節 因子模擬組合法136
一、排序分組法137
二、方差*小化法137
第四節 時間序列回歸法139
一、Alpha檢驗140
二、GRS檢驗140
第五節 Fama-MacBeth回歸法141
一、Fama-MacBeth兩階段回歸141
二、Fama-MacBeth三階段回歸143
第六節 解釋因子模型146
一、風險補償146
二、錯誤定價147
三、數據挖掘149
第六章 金融資產收益預測154
**節 資產收益的可預測性154
一、資產收益可預測性的討論154
二、資產收益可預測性的解釋156
第二節 樣本內預測158
一、方差比檢驗158
二、樣本內預測159
三、預測模型面臨的挑戰162
四、新的金融預測方法162
第三節 樣本外預測163
一、樣本外預測的統計量163
二、投資價值評估165
三、其他預測方法166
第四節 預測指標的選擇167
一、宏觀經濟指標168
二、估值與財務指標168
三、情緒指標169
四、技術面指標170
五、波動率指標170
第五節 Campbell-Shiller現金流折現率分解171
一、來源與推導171
二、進一步討論173
第七章 包含懲罰項的線性回歸模型177
**節 *小二乘法線性回歸模型177
一、線性回歸177
二、OLS模型的基本原理178
三、OLS模型的應用179
第二節 嶺回歸182
一、嶺回歸的提出182
二、嶺回歸的基本原理182
三、嶺回歸的變量選擇特征184
四、嶺回歸的調節參數選擇184
第三節 LASSO模型188
一、LASSO模型的提出188
二、LASSO模型的基本原理188
三、LASSO模型的變量選擇特征189
四、LASSO模型的擴展192
五、LASSO模型的應用193
前 言
**章 金融與財務領域的機器學習1
**節 機器學習的基本介紹1
一、機器學習的歷史2
二、機器學習的分類5
三、機器學習的思想6
四、機器學習的要素8
五、機器學習的步驟9
六、機器學習與傳統編程10
第二節 機器學習在金融與財務領域的應用特性11
一、金融與財務對機器學習的需求性11
二、機器學習的優勢13
三、機器學習可能面臨的挑戰14
第三節 機器學習在金融與財務領域的應用現狀18
第二章 Python軟件使用簡介23
**節 Python入門23
一、Python簡介23
二、Python安裝24
三、Python使用25
四、Python基礎知識26
第二節 Python數據處理程序包37
一、多維數組Numpy37
二、面板處理Pandas42
三、科學計算SymPy49
四、統計分析Statsmodels53
五、金融計量Linearmodels55
第三節 Python機器學習程序包58
一、機器學習58
二、深度學習62
第三章 金融與財務大數據的處理與分析64
**節 大數據時代64
一、理解大數據64
二、金融大數據65
三、本章概覽65
第二節 金融與財務數據資源65
一、國泰安中國經濟金融研究數據庫65
二、萬得資訊67
三、中國研究數據服務平臺68
四、證券價格研究中心(CRSP)70
五、公開數據源72
六、文獻數據源77
第二節 描述性統計88
一、中心趨勢性88
二、分散性89
三、對稱性和厚尾性89
四、持續性90
五、相關性90
第三節 數據預處理93
一、缺失值處理93
二、異常值處理94
三、標準化處理96
第四節 特征工程97
一、特征工程簡介97
二、特征選擇97
第四章 因子與因子模型103
**節 因子與因子模型簡介103
一、金融與財務因子與因子模型簡介103
二、從單因子模型到多因子模型104
第二節 Alpha與市場異象106
一、Alpha收益106
二、資產價格異象107
第三節 多因子模型的新發展108
一、因子檢驗的一般流程108
二、Fama-French五因子模型109
三、Hou-Xue-Zhang的q-因子模型110
四、Stambaugh-Yuan錯誤定價因子模型111
五、Liu-Stambaugh-Yuan的CH-3模型113
第四節 因子分類114
一、常見的因子分類114
二、其他特色因子119
第五節 因子模型的研究挑戰121
一、因子時變性121
二、因子有效性識別122
三、因子研究的近況與挑戰123
第五章 因子模型的估計、檢驗與解釋126
**節 因子模型檢驗概述126
第二節 組合分析法128
一、單變量組合分析129
二、雙變量組合分析132
三、三變量組合分析135
第三節 因子模擬組合法136
一、排序分組法137
二、方差*小化法137
第四節 時間序列回歸法139
一、Alpha檢驗140
二、GRS檢驗140
第五節 Fama-MacBeth回歸法141
一、Fama-MacBeth兩階段回歸141
二、Fama-MacBeth三階段回歸143
第六節 解釋因子模型146
一、風險補償146
二、錯誤定價147
三、數據挖掘149
第六章 金融資產收益預測154
**節 資產收益的可預測性154
一、資產收益可預測性的討論154
二、資產收益可預測性的解釋156
第二節 樣本內預測158
一、方差比檢驗158
二、樣本內預測159
三、預測模型面臨的挑戰162
四、新的金融預測方法162
第三節 樣本外預測163
一、樣本外預測的統計量163
二、投資價值評估165
三、其他預測方法166
第四節 預測指標的選擇167
一、宏觀經濟指標168
二、估值與財務指標168
三、情緒指標169
四、技術面指標170
五、波動率指標170
第五節 Campbell-Shiller現金流折現率分解171
一、來源與推導171
二、進一步討論173
第七章 包含懲罰項的線性回歸模型177
**節 *小二乘法線性回歸模型177
一、線性回歸177
二、OLS模型的基本原理178
三、OLS模型的應用179
第二節 嶺回歸182
一、嶺回歸的提出182
二、嶺回歸的基本原理182
三、嶺回歸的變量選擇特征184
四、嶺回歸的調節參數選擇184
第三節 LASSO模型188
一、LASSO模型的提出188
二、LASSO模型的基本原理188
三、LASSO模型的變量選擇特征189
四、LASSO模型的擴展192
五、LASSO模型的應用193
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金融與財務機器學習 作者簡介
姜富偉，中央財經大學教授、博導，金融工程系主任，青年長江學者，國家社科基金重大項目首席專家，黃大年教學團隊核心成員，北京市海淀區政協委員。主要關注數字經濟與金融科技相關交叉研究，在?Journal?of?Financial?Economics、Review?of?Financial?Studies、Management?Science、?Journal?of?Econometrics、《經濟研究》《管理世界》《金融研究》等發表論文50余篇。獲評ESI經濟管理類全球前1%最高被引用論文、RFS?最高被引用論文、JFE最高被引用論文，獲國家自然科學基金考核評價“特優”，全國高校人文社科優秀成果一等獎，《金融研究》優秀論文獎、國際金融管理協會最佳論文獎、亞洲金融協會最佳論文獎、中國金融工程學年會優秀論文獎、金融圖書金羊獎等獎勵榮譽。
唐國豪，湖南大學金融與統計學院副教授，博導，金融工程系副主任。中央財經大學金融學博士、美國圣路易斯華盛頓大學訪問學者，研究方向為實證資產定價、金融機器學習、行為金融。主要論文發表于Journal?of?Financial?and?Quantitative?Analysis、Journal?of?Banking?&?Finance、Journal?of?Economic?Dynamics?and?Control、《金融研究》《經濟學（季刊）》《管理科學學報》等國內外高水平期刊。主持國家自然科學基金青年項目、湖南省自然科學基金青年項目。獲得湖南省“湖湘青年英才”，省信息化教學比賽二等獎，湖南大學優秀教師新人獎、優秀教學獎、本科優秀畢業論文指導老師等榮譽稱號。姜富偉，中央財經大學教授、博導，金融工程系主任，青年長江學者，國家社科基金重大項目首席專家，黃大年教學團隊核心成員，北京市海淀區政協委員。主要關注數字經濟與金融科技相關交叉研究，在?Journal?of?Financial?Economics、Review?of?Financial?Studies、Management?Science、?Journal?of?Econometrics、《經濟研究》《管理世界》《金融研究》等發表論文50余篇。獲評ESI經濟管理類全球前1%最高被引用論文、RFS?最高被引用論文、JFE最高被引用論文，獲國家自然科學基金考核評價“特優”，全國高校人文社科優秀成果一等獎，《金融研究》優秀論文獎、國際金融管理協會最佳論文獎、亞洲金融協會最佳論文獎、中國金融工程學年會優秀論文獎、金融圖書金羊獎等獎勵榮譽。
唐國豪，湖南大學金融與統計學院副教授，博導，金融工程系副主任。中央財經大學金融學博士、美國圣路易斯華盛頓大學訪問學者，研究方向為實證資產定價、金融機器學習、行為金融。主要論文發表于Journal?of?Financial?and?Quantitative?Analysis、Journal?of?Banking?&?Finance、Journal?of?Economic?Dynamics?and?Control、《金融研究》《經濟學（季刊）》《管理科學學報》等國內外高水平期刊。主持國家自然科學基金青年項目、湖南省自然科學基金青年項目。獲得湖南省“湖湘青年英才”，省信息化教學比賽二等獎，湖南大學優秀教師新人獎、優秀教學獎、本科優秀畢業論文指導老師等榮譽稱號。
馬甜，金融學博士，中央民族大學經濟學院副教授。主要研究領域為人工智能與實證資產定價，研究話題包括收益預測，風險預警以及量化投資策略構建等。在Journal?of?Financial?Markets、Journal?of?Empirical?Finance、《管理科學學報》《經濟學（季刊）》《金融研究》等國內外期刊發表論文10余篇。主持國家自然科學基金項目。獲中國金融工程學年會最佳論文獎等學術獎勵。
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