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財務數據挖掘建模(第二版) 版權信息
- ISBN：9787563836857
- 條形碼：9787563836857 ; 978-7-5638-3685-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
財務數據挖掘建模(第二版) 內容簡介
本書將應用 MATLAB 平臺，討論財務數據挖掘建模的理論與方法。書中除包括經典的數據挖掘的內容以外，也包括作者近年來在這一領域所做的部分研究工作以及教學實踐過程中積累的一些經驗和體會。全書預計分為兩個部分，理論部分與案例部分，包括十二章，共計四十萬字左右。理論部分包括 MATLAB 主要功能的介紹、數據探索性分析、數據預處理、關聯規則、分類與預測、離群點分析、時間序列分析等內容。案例部分包括一些財務數據挖掘建模的典型應用。本書的出版對當前智能會計、智慧會計等會計領域的近期新發展具有較大的促進作用。本書的案例對財務會計領域案例研究的開展和應用具有一定的理論與實踐意義。本書的出版延伸了財務會計研究的內容，也為財務會計研究的深入進行打下了良好的基礎，更為財務與會計實證研究提供了很好的方法論基礎。本書可作為數據分析、數據挖掘以及數據建模與決策等相關課程的教科書，也可用于財經院校管理學、會計學等專業研究生、本科生的教學參考書，也可供數據理論研究者、實證研究者以及從事數據工作的實務人員參考。讀者對象：財經院校的研究生、本科生，數據理論研究者，實證研究者以及從事數據工作的實務人員。
財務數據挖掘建模(第二版) 目錄
目錄
**章概述/
**節大數據/
第二節數據挖掘/
第三節財務數據/
第四節財務數據挖掘建模/
思考練習題/
第二章數據準備與可視化/
**節MATLAB數據類型/
第二節MATLAB矩陣運算/
第三節MATLAB數據可視化/
第四節MATLAB程序設計/
思考練習題/
第三章數據探索/
**節數據及其類型/
第二節數據質量分析/
第三節數據特征分析/
思考練習題/
第四章數據預處理/
**節數據清洗/
第二節數據集成/
第三節數據變換/
第四節數據規約/
思考練習題/
第五章關聯規則/
**節關聯規則的基本概念/
第二節Apriori算法/
第三節Apriori算法的MATLAB實現/
思考練習題/
第六章分類與預測/
**節基本概念/
第二節回歸建模/
第三節決策樹/
第四節貝葉斯分類/
第五節支持向量機/
第六節神經網絡/
思考練習題/
第七章聚類分析/
**節基本概念/
第二節系統聚類法/
第三節K均值聚類法/
思考練習題/
第八章離群點分析/
**節基本概念/
第二節離群點診斷/
第三節離群點診斷的MATLAB方法/
第四節離群點的winsorize縮尾處理/
思考練習題/
第九章時間序列挖掘建模/
**節基本概念/
第二節時間序列的檢驗/
第三節平穩時間序列分析——ARMA模型/
第四節非平穩時間序列建模——ARIMA模型/
第五節異方差性分析——ARCH模型與GARCH模型/
思考練習題/
第十章上市公司財務預警建模研究/
**節數據收集/
第二節數據準備/
第三節用logit模型進行預測/
第四節用支持向量機建立分類模型/
第五節基于神經網絡實現分類/
思考練習題/
第十一章上市公司股價漲跌建模研究/
**節數據收集/
第二節數據準備/
第三節建立線性回歸模型進行預測/
第四節用樸素貝葉斯模型預測股價變化趨勢/
第五節用支持向量機建立分類模型/
第六節基于神經網絡實現分類/
第七節模型改進/
思考練習題/
第十二章上市公司投資板塊分析研究/
**節數據收集/
第二節數據準備/
第三節用主成分分析法降維/
第四節用Kmeans方法對降維后的數據進行聚類/
思考練習題/
參考文獻/
展開全部
財務數據挖掘建模(第二版) 作者簡介
段新生，中國人民大學經濟學博士，比利時魯汶大學工商管理碩士(MBA)。多年跨國公司管理工作經驗。曾在中國人民大學信息學院、商學院任職。現在首都經濟貿易大學會計學院任教授。近年來研究領域包括：財務建模與分析，基于經濟增加值的業績管理與價值評估，預算管理與控制，數據模型與決策分析，智能決策系統，企業信息化戰略等
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