金融大數據分析 吳軻 周德馨 9787300332291 【台灣高等教育出版社】

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書名：金融大數據分析
ISBN：9787300332291
出版社：中國人民大學
著編譯者：吳軻 周德馨
頁數：257
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1717796
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內容簡介

在金融市場進入大數據時代的今天，由於大數據存在高維性、動態性、多樣性、關聯性等特徵，我們需要採用新的方法來有效分析海量的數據。本書致力於解決三個問題：如何管理數據、如何通過機器學習方法利用數據、如何獲取以及處理另類數據。本書可以作為金融專業本科生和碩士生學習金融大數據課程的教材，也可以作為希望了解大數據、機器學習的讀者的入門讀物。

作者簡介

吳軻，中國人民大學財政金融學院副教授、博士生導師，中國人民大學「傑出學者」青年學者。為本科生和研究生講授實證資產定價、金融風險管理、金融科技以及金融大數據分析等課程。 主要研究領域包括資產定價、投資組合管理、金融計量學和機器學習，研究成果在《管理科學》（Management Science），《金融與定量分析雜誌》（Journal of Financial and Quantitative Analysis），以及《應用計量經濟學雜誌》（Journal of Applied Econometrics）等國際一流期刊上發表，並主持國家自然科學基金面上項目和青年基金項目。

目錄

第1部分 知識回顧
第1章 數據的管理與探索
1 1 金融數據管理面臨的挑戰與機遇
1 2 數據的存儲與使用
1 3 Pandas與數據可視化程序庫簡介
1 4 程序：數據的管理以及初步探索
第2章 數學以及統計學知識回顧
2 1 數學知識回顧
2 2 統計學知識回顧
第2部分 監督學習基礎
第3章 線性回歸
3 1 案例：預測公司盈利
3 2 線性回歸方法
3 3 知識拓展線性回歸方法的其他應用
3 4 程序
第4章 邏輯回歸
4 1 案例：貸款違約預測
4 2 邏輯回歸方法
4 3 知識拓展：多分類問題
4 4 程序
第5章 其他基礎監督學習方法
5 1 其他基礎監督學習方法簡介
5 2 樣條模型
5 3 廣義可加模型
5 4 支持向量機
5 5 K近鄰分類器
5 6 程序
第6章 模型驗證
6 1 模型驗證簡介
6 2 如何進行模型驗證
6 3 過擬合及欠擬合問題
6 4 模型驗證指標
6 5 程序
第7章 模型選擇與正則化
7 1 模型選擇與正則化簡介
7 2 模型選擇
7 3 正則化
7 4 程序
第3部分 監督學習進階
第8章 決策樹
8 1 決策樹簡介
8 2 回歸樹模型訓練
8 3 分類樹
8 4 程序
第9章 集成學習
9 1 集成學習簡介
9 2 袋裝法
9 3 隨機森林
9 4 提升法
9 5 集成學習方法的優缺點
9 6 程序

第4部分 無監督學習
第5部分 大數據與另類數據
第6部分 大數據學習與經濟金融研究
參考文獻
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