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资产定价与机器学习 版权信息
- ISBN:9787300318226
- 条形码:9787300318226 ; 978-7-300-31822-6
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
资产定价与机器学习 内容简介
机器学习模型作为人工智能核心技术之一,对金融行业发展造成了颠覆性冲击。在金融行业数据信噪比低、特征维度高、相互关系复杂的业务场景中,机器学习有着广阔的应用空间,尤其是被广泛运用于资产定价领域。本书从资产定价角度出发,首先阐述了在资产定价中引入机器学习方法的背景与重要性,介绍了线性方法、组合方法、非参数放大等多种机器学习方法,并系统讨论了如何将机器学习方法引入资产定价研究之中,解决引子识别、组合优化以及样本外预测资产定价三大核心问题。本书适合从事基金管理、量化投资的金融从业者,或者对量化投资感兴趣的读者;也可作为高年级本科与研究生金融科技专业的参考书。
资产定价与机器学习 目录
资产定价与机器学习 作者简介
吴轲,中国人民大学财政金融学院副教授、博士生导师,中国人民大学“杰出学者”青年学者。为本科生和研究生讲授实证资产定价、金融风险管理、金融科技以及金融大数据分析等课程。
主要研究领域包括资产定价、投资组合管理、金融计量学和机器学习,研究成果在《管理科学》(Management Science),《金融与定量分析杂志》(Journal of Financial and Quantitative Analysis),以及《应用计量经济学杂志》(Journal of Applied Econometrics)等国际一流期刊上发表,并主持国家自然科学基金面上项目和青年基金项目。
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