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數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)系列叢書經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)分析及其PYTHON應(yīng)用/朱順泉

包郵 數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)系列叢書經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)分析及其PYTHON應(yīng)用/朱順泉

作者：朱順泉
出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間：2017-01-01
開本： 其他 頁數(shù)： 224
本類榜單：教材銷量榜
中 圖 價(jià):¥25.7(5.7折) 定價(jià)  ¥45.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)系列叢書經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)分析及其PYTHON應(yīng)用/朱順泉 版權(quán)信息

  • ISBN：9787302497431
  • 條形碼：9787302497431 ; 978-7-302-49743-1
  • 裝幀：65g膠版紙
  • 冊(cè)數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)系列叢書經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)分析及其PYTHON應(yīng)用/朱順泉 本書特色

Python是一款非常優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析、圖形展示和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件，《金融經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析及其Python應(yīng)用》側(cè)重于使用Python進(jìn)行金融經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析，同時(shí)結(jié)合大量精選的實(shí)例問題對(duì)Python進(jìn)行科學(xué)、準(zhǔn)確和全面的介紹，以便使讀者能深刻理解R的精髓和靈活、高效的使用技巧。

數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)系列叢書經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)分析及其PYTHON應(yīng)用/朱順泉 內(nèi)容簡(jiǎn)介

Python是一款很好很好的數(shù)據(jù)分析、圖形展示和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件，《金融經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析及其Python應(yīng)用》側(cè)重于使用Python進(jìn)行金融經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析，同時(shí)結(jié)合大量精選的實(shí)例問題對(duì)Python進(jìn)行科學(xué)、準(zhǔn)確和全面的介紹，以便使讀者能深刻理解R的精髓和靈活、高效的使用技巧。

數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)系列叢書經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)分析及其PYTHON應(yīng)用/朱順泉 目錄

目錄



第1章經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)分析及Python環(huán)境

1.1經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)類型

1.2經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)來源

1.3經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)分析工具簡(jiǎn)介

1.4Python數(shù)據(jù)分析工具的下載

1.5數(shù)據(jù)分析工具Python的安裝

1.6Python的啟動(dòng)和退出

1.7Python數(shù)據(jù)分析相關(guān)的程序包

1.8Python數(shù)據(jù)分析快速入門

練習(xí)題

第2章Python數(shù)據(jù)分析程序包應(yīng)用基礎(chǔ)

2.1Python數(shù)據(jù)分析的NumPy應(yīng)用基礎(chǔ)

2.2Python數(shù)據(jù)分析的SciPy應(yīng)用基礎(chǔ)

2.3Python數(shù)據(jù)分析的Pandas應(yīng)用基礎(chǔ)

練習(xí)題

第3章Python數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)存取

3.1PythonNumPy數(shù)據(jù)存取

3.2PythonSciPy數(shù)據(jù)存取

3.3PythonPandas的csv格式數(shù)據(jù)文件存取

3.4PythonPandas的Excel格式數(shù)據(jù)文件存取

3.5讀取并查看數(shù)據(jù)表列

3.6讀取Yahoo財(cái)經(jīng)網(wǎng)站數(shù)據(jù)

3.7讀取挖地兔財(cái)經(jīng)網(wǎng)站數(shù)據(jù)

3.8挖地兔Tushare財(cái)經(jīng)網(wǎng)站數(shù)據(jù)保存與讀取

練習(xí)題

第4章Python圖形的繪制和可視化

4.1Matplotlib繪圖應(yīng)用基礎(chǔ)


4.2直方圖的繪制

4.3散點(diǎn)圖的繪制

4.4氣泡圖的繪制

4.5箱圖的繪制

4.6餅圖的繪制

4.7條形圖的繪制

4.8折線圖的繪制

4.9曲線標(biāo)繪圖的繪制

4.10連線標(biāo)繪圖的繪制

4.11復(fù)雜圖形的繪制

4.12關(guān)于繪圖中顯示中文的問題處理

練習(xí)題

第5章概率統(tǒng)計(jì)分布的Python應(yīng)用

5.1二項(xiàng)分布

5.2泊松分布

5.3正態(tài)分布

5.4β分布

5.5均勻分布

5.6指數(shù)分布

練習(xí)題

第6章描述性統(tǒng)計(jì)的Python應(yīng)用

6.1描述性統(tǒng)計(jì)量

6.2描述性統(tǒng)計(jì)的Python工具

6.3單組數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)的Python應(yīng)用

6.4多組數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)的Python應(yīng)用

練習(xí)題

第7章參數(shù)估計(jì)的Python應(yīng)用

7.1參數(shù)估計(jì)與置信區(qū)間的含義

7.2點(diǎn)估計(jì)的Python應(yīng)用

7.3單正態(tài)總體均值區(qū)間估計(jì)的Python應(yīng)用

7.4單正態(tài)總體方差區(qū)間估計(jì)的Python應(yīng)用

7.5雙正態(tài)總體均值差區(qū)間估計(jì)的Python應(yīng)用

7.6雙正態(tài)總體方差比區(qū)間估計(jì)的Python應(yīng)用

練習(xí)題

第8章參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的Python應(yīng)用

8.1參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的基本理論

8.2單個(gè)樣本t檢驗(yàn)的Python應(yīng)用

8.3兩個(gè)獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的Python應(yīng)用

8.4配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的Python應(yīng)用

8.5單樣本方差假設(shè)檢驗(yàn)的Python應(yīng)用

8.6雙樣本方差假設(shè)檢驗(yàn)的Python應(yīng)用

練習(xí)題

第9章相關(guān)分析與一元回歸數(shù)據(jù)分析的Python應(yīng)用

9.1相關(guān)分析基本理論

9.2相關(guān)分析的Python應(yīng)用

9.3一元線性回歸分析基本理論

9.4一元線性回歸數(shù)據(jù)分析的Python應(yīng)用

9.5自相關(guān)性診斷的Python應(yīng)用

練習(xí)題

第10章多元回歸數(shù)據(jù)分析的Python應(yīng)用

10.1多元線性回歸分析基本理論

10.2多元線性回歸數(shù)據(jù)分析的Python應(yīng)用

10.3多元回歸分析的Scikitlearn工具應(yīng)用

10.4穩(wěn)健線性回歸分析Python應(yīng)用

10.5邏輯Logistic回歸分析Python應(yīng)用

10.6廣義線性回歸分析Python應(yīng)用

練習(xí)題

第11章機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的Python應(yīng)用

11.1機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類

11.2常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其Python代碼

11.3K*近鄰算法銀行貸款分類的Python應(yīng)用

11.4各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的Python應(yīng)用

11.5K*近鄰算法分類的Python應(yīng)用

練習(xí)題

第12章時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析的Python應(yīng)用

12.1時(shí)間序列分析的ARIMA建模

12.2ARIMA模型時(shí)間序列分析的PythonStatsmodels應(yīng)用


12.3時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析ARIMA模型的Python應(yīng)用

練習(xí)題

第13章量化金融數(shù)據(jù)分析的Python應(yīng)用

13.1戰(zhàn)勝股票市場(chǎng)策略可視化的Python應(yīng)用

13.2股票數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)的Python應(yīng)用

13.3資產(chǎn)組合標(biāo)準(zhǔn)均值方差模型及其Python應(yīng)用

13.4資產(chǎn)組合有效邊界的Python繪制

13.5Markowitz投資組合優(yōu)化的Python應(yīng)用

13.6蒙特卡羅模擬股票期權(quán)定價(jià)的Python應(yīng)用

13.7蒙特卡羅模擬期權(quán)價(jià)格穩(wěn)定性的Python應(yīng)用

練習(xí)題



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數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)系列叢書經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)分析及其PYTHON應(yīng)用/朱順泉 作者簡(jiǎn)介

朱順泉。二〇〇一年于中南大學(xué)管理科學(xué)與工程專業(yè)研究生畢業(yè)，獲管理學(xué)博士學(xué)位，二〇〇四年于上海財(cái)經(jīng)大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)金融計(jì)量與統(tǒng)計(jì)方向博士后研究出站，二〇〇六年評(píng)為教授。曾先后工作于湖南財(cái)經(jīng)學(xué)院、湖南大學(xué)、暨南大學(xué)等，指導(dǎo)各類碩士生七十余人，現(xiàn)為廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院教授，長(zhǎng)期從事本科生與研究生的投資學(xué)、金融工程學(xué)、公司金融學(xué)、金融計(jì)量學(xué)、經(jīng)濟(jì)博弈論、數(shù)據(jù)模型與決策等課程的教學(xué)和科研工作，一直致力于財(cái)經(jīng)管理與信息科技相結(jié)合的交叉應(yīng)用研究。在人民、科學(xué)、清華、北大等出版社出版著作四十余部，在《Journal of Mathematical Finance》、《Journal of Financial Risk Management》、《Lecture Notes in Decision Science》等學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表學(xué)術(shù)論文一百余篇，主持完成國家社會(huì)科學(xué)基金、教育部社會(huì)科學(xué)基金、廣東省科技計(jì)劃軟科學(xué)基金、湖南省社會(huì)科學(xué)基金、廣州市社會(huì)科學(xué)基金、廣州市科技計(jì)劃軟科學(xué)基金、廣東省財(cái)政廳等項(xiàng)目共十余項(xiàng)，主持完成各類校級(jí)項(xiàng)目十項(xiàng)。主要研究方向：投資學(xué)、金融工程、公司金融財(cái)務(wù)等，在量化金融與對(duì)沖基金、科技金融與技術(shù)創(chuàng)新、

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