MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：7
- 题名/责任者:
- 机器学习与资产定价:A股市场收益预测及特征分析研究/马甜著
- 出版发行项:
- 北京:经济日报出版社,2023
- ISBN及定价:
- 978-7-5196-1345-7/CNY49.00
- 载体形态项:
- 184页:图;24cm
- 其它题名:
- A股市场收益预测及特征分析研究
- 丛编项:
- 经济学学术前沿书系
- 个人责任者:
- 马甜 著
- 学科主题:
- 机器学习-应用-股票市场-投资收益-经济预测-研究-中国
- 中图法分类号:
- F832.48
- 一般附注:
- 本研究受到国家自科基金青年项目“基于完善数据的可解释深度学习模型及多市场定价研究"资助项目编号: 72303271
- 责任者附注:
- 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。
- 书目附注:
- 有书目 (第155-167页)
- 提要文摘附注:
- 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。本书首先总结梳理了近年来国内外使用机器学习进行金融市场定价研究的相关进展。在实证研究方面, 本书第四章从市场风险角度出发, 分析了中国股市长期存在的风险收益不对称问题, 构建了基于人工智能的动态CAPM模型进行解释。第五章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。第六章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。
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