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  • 经济金融数据分析及其PYTHON应用/朱顺泉 朱顺泉 著 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 朱顺泉著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2017-01-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 朱顺泉著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2017-01-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2017-01-01
    • 字数:346千字
    • 页数:224
    • 开本:其他
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787302497431
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:清华大学出版社

    经济金融数据分析及其PYTHON应用/朱顺泉

    作  者:朱顺泉 著
    定  价:45
    出 版 社:清华大学出版社
    出版日期:2018年11月01日
    页  数:224
    装  帧:平装
    ISBN:9787302497431
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    内容简介

    Python是一款很好很好的数据分析、图形展示和机器学习软件,《金融经济数据分析及其Python应用》侧重于使用Python进行金融经济数据分析,同时结合大量精选的实例问题对Python进行科学、准确和全面的介绍,以便使读者能深刻理解R的精髓和灵活、高效的使用技巧。

    作者简介

    朱顺泉,广东财经大学金融学院教授,博士。主要研究方向为投资学、金融工程学、公司金融财务学等。在量化投资与对冲基金、私募股权与创业投资、财务预謦与信用评级、投资组合优化、金融资产定价、金融计量与数据分析、经济博弈论等方面有较深入研究。主持完成国家社会科学基金、教育部社会科学基金、广东省科技计划软科学基金、湖南省社会科学基金等重量、省部级项目共10余项。

    精彩内容

    目录
    第1章 经济金融数据分析及Python环境
    1.1 经济金融数据类型
    1.2 经济金融数据来源
    1.3 经济金融数据分析工具简介
    1.4 Python数据分析工具的下载
    1.5 数据分析工具Python的安装
    1.6 Python的启动和退出
    1.7 Python数据分析相关的程序包
    1.8 Python数据分析快速入门
    练习题
    第2章 Python数据分析程序包应用基础
    2.1 Python数据分析的NumPy应用基础
    2.2 Python数据分析的SciPy应用基础
    2.3 Python数据分析的Pandas应用基础
    练习题
    第3章 Python数据分析的数据存取
    3.1 Python-NumPy数据存取
    3.2 Python-SciPy数据存取
    3.3 Python-Pandas的csv格式数据文件存取
    3.4 Python-Pandas的Excel格式数据文件存取
    3.5 读取并查看数据表列
    3.6 读取Yahoo财经网站数据
    3.7 读取挖地兔财经网站数据
    3.8 挖地兔Tushare财经网站数据保存与读取
    练习题
    第4章 Python图形的绘制和可视化
    4.1 Matplotlib绘图应用基础
    4.2 直方图的绘制
    4.3 散点图的绘制
    4.4 气泡图的绘制
    4.5 箱图的绘制
    4.6 饼图的绘制
    4.7 条形图的绘制
    4.8 折线图的绘制
    4.9 曲线标绘图的绘制
    4.10 连线标绘图的绘制
    4.11 复杂图形的绘制
    4.12 关于绘图中显示中文的问题处理
    练习题
    第5章 概率统计分布的Python应用
    5.1 二项分布
    5.2 泊松分布
    5.3 正态分布
    5.41 3分布
    5.5 均匀分布
    5.6 指数分布
    练习题
    第6章 描述性统计的Python应用
    6.1 描述性统计量
    6.2 描述性统计的Python工具
    6.3 单组数据描述性统计的Python应用
    6.4 多组数据描述性统计的Python应用
    练习题
    第7章 参数估计的Python应用
    7.1 参数估计与置信区间的含义
    7.2 点估计的Python应用
    7.3 单正态总体均值区间估计的Python应用
    7.4 单正态总体方差区间估计的Python应用
    7.5 双正态总体均值差区间估计的Python应用
    7.6 双正态总体方差比区间估计的Python应用
    练习题
    第8章 参数假设检验的Python应用
    8.1 参数假设检验的基本理论
    8.2 单个样本t检验的Python应用
    8.3 两个独立样本t检验的Python应用
    8.4 配对样本t检验的Python应用
    8.5 单样本方差假设检验的Python应用
    8.6 双样本方差假设检验的Python应用
    练习题
    第9章 相关分析与一元回归数据分析的Python应用
    9.1 相关分析基本理论
    9.2 相关分析的Python应用
    9.3 一元线性回归分析基本理论
    9.4 一元线性回归数据分析的Python应用
    9.5 自相关性诊断的Python应用
    练习题
    第10章 多元回归数据分析的Python应用
    10.1 多元线性回归分析基本理论
    10.2 多元线性回归数据分析的Python应用
    10.3 多元回归分析的Scikit-learn工具应用
    10.4 稳健线性回归分析Python应用
    10.5 逻辑Logistic回归分析Pytllon应用
    10.6 广义线性回归分析Python应用
    练习题
    第11章 机器学习数据分析的Python应用
    11.1 机器学习算法分类
    11.2 常见的机器学习算法及其Python代码
    11.3 K最近邻算法银行贷款分类的Python应用
    11.4 各种机器学习算法的Python应用
    11.5 K最近邻算法分类的Python应用
    练习题
    第12章 时间序列数据分析的Python应用
    12.1 时间序列分析的ARlMA建模
    12.2 ARIMA模型时问序列分析的Python-Statsmodels应用
    12.3 时间序列数据分析ARIMA模型的Python应用
    练习题
    第13章 量化金融数据分析的Python应用
    13.1 战胜股票市场策略可视化的Python应用
    13.2 股票数据描述性统计的Python应用
    13.3 资产组合标准均值方差模型及其Python应用
    13.4 资产组合有效边界的Python绘制
    13.5 Markowitz投资组合优化的Python应用
    13.6 蒙特卡罗模拟股票期权定价的Python应用
    13.7 蒙特卡罗模拟期权价格稳定性的Python应用
    练习题

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