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机器学习与资产定价:A股市场收益预测及特征分析研究 版权信息
- ISBN：9787519613457
- 条形码：9787519613457 ; 978-7-5196-1345-7
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
机器学习与资产定价:A股市场收益预测及特征分析研究 本书特色
本书以大数据时代为背景，将机器学习与资产定价相结合，在风险解释、收益预测以及经济机制等方面进行了探索研究。通过分析已有数据资料、建立模型、数据分析，本书得出机器学习在资产定价领域有广泛应用空间。
机器学习与资产定价:A股市场收益预测及特征分析研究 内容简介
本书以大数据时代为背景，将机器学习与资产定价相结合，在风险解释、收益预测以及经济机制等方面进行了探索研究。首先，针对中国A股市场存在的收益与风险不对称问题，使用机器学习重新对系统性风险进行测度，缓解了异象；其次，将研究拓展到样本外的可预测性上，对比了各类机器学习算法，创新性地构建了动态深度学习模型，提升了市场有效性；*后，从机器学习的可解释性出发，从微观和宏观两个视角对机器学习背后的经济机制进行了讨论。
机器学习与资产定价:A股市场收益预测及特征分析研究 目录
**章绪论1
**节研究背景2
第二节研究内容和方法6
第三节研究意义及创新10
第四节本书结构18
第二章文献综述21
**节资产定价的理论模型发展历程23
第二节资产定价中的异象特征36
第三节机器学习与资产定价44
第四节文献述评51
第三章数据构建及机器学习模型设定55
**节中国股市收益和特征数据56
第二节机器学习模型设定68
第三节本章小节86
第四章机器学习与中国股市系统性风险测度—基于贝塔异象视角的研究87
**节理论模型和数据统计89
第二节第二节基于机器学习的动态CAPM模型93
第三节基于Fama-French三因子模型的探讨101
第四节稳健性检验104
第五节本章小结105
第五章基于机器学习的中国股市收益预测研究107
**节个股横截面收益预测109
第二节投资组合分析115
第三节本章小节124
第六章机器学习模型的可解释性与经济机制分析127
**节经济重要度分析129
第二节因子重要度分析130
第三节深度学习因子的微观经济机制研究132
第四节深度学习因子的宏观经济机制分析137
第五节本章小节143
第七章结论与展望145
**节主要结论146
第二节启示150
第三节研究不足和未来研究展望152
参考文献155
附录169
附录一：企业微观层面特征变量构建方法170
附录二：机器学习模型的超参数设定180
后记184
展开全部
机器学习与资产定价:A股市场收益预测及特征分析研究 作者简介
马甜、中央民族大学经济学院讲师，本科和硕士就读于北京航空航天大学可靠性与系统工程学院，博士毕业于中央财经大学金融学院。主要研究方向为机器学习与资产定价，相关研究成果发表于《经济学（季刊）》《管理科学学报》、JournalofEmpiricalFinance等国内外权威金融杂志。主持国家自然科学基金青年项目。
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