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《资产定价与机器学习》吴轲【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

本书以资产定价研究的三个核心问题：最优投资组合的选择、因子定价模型的识别，以及横截面资产收益率的预测为出发点，系统阐释了如何利用机器学习技巧来提升模型的实证性能。为了提高机器学习方法在资产定价中的可解释性，本书重点采用了具有清晰函数形式的机器学习方法，并通过引入非线性函数关系处理解释变量与被解释变量之间的关系，从而在模型复杂度、预测效能与可解释性之间达到一个良好的平衡。使用中国A股市场的数据，本书详细展示了机器学习在确定最优投资组合、选择有效定价因子和预测横截面收益率等方面的实证应用效果。

本书适合经济金融领域的高年级本科生、研究生，量化投资和资产管理等相关领域的专业人士和研究人员，以及对此感兴趣的读者阅读。

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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摘要：《资产定价与机器学习》吴轲【文字版_PDF电子书】_经济管理，是一本结合资产定价理论和机器学习技术的经济管理书籍。本文将从理论基础、实践案例、未来趋势和应用前景四个方面进行详细阐述。

1、理论基础

《资产定价与机器学习》从资产定价的经典理论出发，结合机器学习技术进行深入探讨。书中对资产定价模型、有效市场假说等传统理论进行了全面剖析，并探讨了机器学习在资产定价领域的应用。

随着大数据和人工智能技术的不断发展，传统资产定价理论正在面临挑战和变革。本书深入浅出地解释了机器学习在资产定价中的作用，为读者构建了一个全新的认知框架。

通过对理论基础的深入探讨，读者能够更好地理解资产定价与机器学习之间的关系，为后续的实践应用奠定坚实基础。

2、实践案例

除了理论分析，本书还结合了大量的实践案例，展示了机器学习在资产定价中的具体应用。通过对不同行业、不同场景下的案例分析，读者可以更直观地感受到机器学习技术在资产定价中的优势和实用性。

实践案例的丰富性不仅能够帮助读者理解理论知识的具体应用，还能够启发读者思考如何将机器学习技术应用到自己的工作实践中，提升工作效率和决策水平。

通过学习实践案例，读者能够更深入地了解机器学习在资产定价领域的实际运用情况，为未来的工作和研究提供借鉴和启示。

3、未来趋势

在未来的发展趋势方面，本书对资产定价与机器学习的结合提出了一些前瞻性的看法和观点。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，资产定价领域将迎来更多机器学习技术的应用。

未来的趋势不仅包括技术层面的进步，还包括市场需求和监管政策等多方面因素的影响。本书通过对未来趋势的探讨，为读者提供了一个对资产定价与机器学习发展方向的参考框架。

了解未来趋势，可以帮助读者更好地把握行业脉搏，做出正确的决策和规划，为个人和企业的发展打下坚实基础。

4、应用前景

最后，本书还对资产定价与机器学习的应用前景进行了展望。随着人工智能技术的不断普及和应用，资产定价领域将迎来更多机器学习技术的应用场景。

应用前景的展望不仅包括金融领域，还涉及到其他行业和领域。机器学习技术的广泛应用将为各行各业带来更多机遇和挑战，需要不断学习和创新。

通过对应用前景的展望，读者可以更好地把握机会，拓展自身的知识和视野，实现个人和企业的可持续发展。

总结：

《资产定价与机器学习》吴轲【文字版_PDF电子书】_经济管理，通过对资产定价理论和机器学习技术的结合，为读者呈现了一个全新的视角和认知框架。从理论基础到实践案例，再到未来趋势和应用前景，本书为读者提供了丰富的知识和思想启示，帮助他们更好地理解和应用资产定价与机器学习技术。

本文由nayona.cn整理

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