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  • 正版新书]计量经济分析及其Python应用朱顺泉9787302568025
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    • 作者: 朱顺泉著 | 朱顺泉编 | 朱顺泉译 | 朱顺泉绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2020-12-01
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    • 作者: 朱顺泉著| 朱顺泉编| 朱顺泉译| 朱顺泉绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2020-12-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:446000
    • 页数:296
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302568025
    • 版权提供:清华大学出版社
    • 作者:朱顺泉
    • 著:朱顺泉
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:55
    • ISBN:9787302568025
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-12-01
    • 页数:296
    • 外部编号:码头附近94634
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章 计量经济分析及其Python环境

    1.1 计量经济分析的含义

    1.2 计量经济分析建模的步骤

    1.3 经济数据类型

    1.4 经济数据来源

    1.5 计量经济分析工具简介

    1.6 Python工具的下载与安装

    1.7 国内外财经大数据的存取方法及其Python应用

    练习题

    第2章 描述统计及其Python应用

    2.1 描述统计的Python工具

    2.2 数据集中趋势度量及其Python应用

    . 数据离散状况度量及其Python应用

    2.4 峰度、偏度与正态检验及其Python应用

    2.5 异常数据处理

    练习题

    第3章 参数估计及其Python应用

    3.1 参数估计与置信区间的含义

    3.2 点估计矩分析法的Python应用

    3.3 单正态总体均值区间估计的Python应用

    3.4 单正态总体方差区间估计的Python应用

    3.5 双正态总体均值差区间估计的Python应用

    3.6 双正态总体方差比区间估计的Python应用

    练习题

    第4章 参数设检验及其Python应用

    4.1 参数设检验的基本理论

    4.2 单个样本t检验的Python应用

    4.3 两个独立样本t检验的Python应用

    4.4 配对样本t检验的Python应用

    4.5 单样本方差设检验的Python应用

    4.6 双样本方差设检验的Python应用

    练习题

    第5章 相关分析与一元回归分析及其Python应用

    5.1 相关分析基本理论

    5.2 相关分析的Python应用

    5.3 一元线回归分析基本理论

    5.4 一元线回归分析的Python应用

    练习题

    第6章 多元回归分析及其Python应用

    6.1 多元线回归分析基本理论

    6.2 虚拟变量

    6.3 多元线回归分析的Python应用

    6.4 多元线回归分析的Scikit-learn工具应用

    6.5 逻辑Logistic回归分析Python应用

    6.6 广义线回归分析Python应用

    6.7 倾向评分匹配(PSM)及其Python应用

    练习题

    第7章 多重共线及其Python应用

    7.1 多重共线的概念

    7.2 多重共线的后果

    7.3 产生多重共线的原因

    7.4 多重共线的识和检验

    7.5 消除多重共线的方法

    7.6 多重共线诊断的Python应用

    7.7 多重共线消除的Python应用

    练习题

    第8章 异方差及其Python应用

    8.1 异方差的概念

    8.2 异方差产生的原因

    8.3 异方差的后果

    8.4 异方差的识别检验

    8.5 消除异方差的方法

    8.6 异方差诊断的Python应用

    8.7 异方差消除的Python语言应用

    8.8 异方差应用实例的Python应用

    练习题

    第9章 自相关及其Python应用

    9.1 自相关的概念

    9.2 产生自相关的原因

    9.3 自相关的后果

    9.4 自相关的识别和检验

    9.5 自相关的处理方法

    9.6 自相关诊断的Python应用

    9.7 自相关消除的Python应用

    9.8 金融市场数据自相关实例的Python应用

    练习题

    0章 财经大数据时间序列分析ARMA模型及其Python应用

    10.1 时间序列分析的基础知识

    10.2 自回归(AR)模型

    10.3 移动平均(MA)模型

    10.4 自回归移动平均(ARMA)模型

    10.5 差分自回归移动平均(ARIMA)模型

    练习题

    1章 财经大数据广义自回归条件异方差模型(GARCH)及其Python应用

    11.1 自回归条件异方差模型(ARCH)及预测

    11.2 广义自回归条件异方差模型(GARCH)与波动率预测

    练习题

    2章 面板数据计量分析及其Python应用

    12.1 面板数据计量分析的基本理论

    12.2 面板数据计量分析的Python应用

    练习题

    3章 广义矩估计(GMM)与优选似然估计(MLE)及其Python应用

    13.1 广义矩估计(GMM)及其Python应用

    13.2 优选似然估计(MLE)及其Python应用

    练习题

    4章 线回归的内生与Hausman检验及其Python应用

    14.1 内生的关理论

    14.2 基本的线回归及其Python应用

    14.3 扩展的线回归及其Python应用

    14.4 线回归的内生问题及其Python应用

    14.5 Hausman检验及其Python应用

    练习题

    5章 财经大数据量化统计套利及其Python应用

    15.1 Python应用于Markowitz组合优化

    15.2 基于Bigquant量化平台的统计套利协整配对交易策略

    15.3 基于Python环境统计套利协整配对交易策略

    练习题

    6章 人工智能机器学习及其Python应用

    16.1 机器学习算法分类

    16.2 常见的机器学习算法及其Python代码

    16.3 K-近邻算法银行贷款分类及其Python应用

    16.4 各种机器学习算法及其Python应用

    16.5 K-近邻法分类及其Python应用

    练习题


    朱顺泉,男,管理学博士,现为广东财经大学金融学院教授,长期从事生与的学、金融工程、公司金融、金融市场、金融计量学、经济博弈论、数据模型与决策等课程的教学和科研工作,一直致力于财经与科技相结合的交叉应用研究。

    《计量经济分析及其Python应用》结合实例介绍计量经济分析及其Python应用,涵盖计量经济分析的基本内容以及较前沿的量化分析、机器学习等内容,使读者深刻理解Python的精髓和灵活、高效的使用技巧。本书融理论、方法、应用于一体,提供相关程序代码和数据文件,实用强。

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