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金融计量与大数据分析
本书在内容上本书具有以下特色:第一,从“小样本计量”到“数据科学”,系统阐述大数据背景下金融计量分析范式的演进,并重点介绍高频、异构和多源金融数据的特征、获取和清洗方法。第二,从“语法学习”到“能力构建”,通过实际案例培养学生掌握文本处理、预测分析与高维建模等新型金融数据编程方法。第三,从“低维因子”到“复杂预测任务”,系统性讲解适用于大数据背景的现代资产定价方法,包括资产回报非线性预测、异象组合构建及其机器学习拓展。第四,从“线性相关”到“异质性因果效应识别”,深入介绍面向高维、非线性数据的面板数据模型及因果推断前沿方法。
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