人工智能在信用债投资领域的应用：Python语言实践

图书标准信息

• 作者 崔玉征 著
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2018-11
• 版次 1
• ISBN 9787302513056
• 定价 69.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 227页
• 字数 287千字

【内容简介】

本书共分三部分，第一部分主要讲述机器学习、深度学习和人工智能的基本方法，并给出了使用基于TensorFlow后台的Keras库做深度学习的实践案例；第二部分主要讲述做信用债投资面临的困难，并给出了实用的解决方案；第三部分主要讲述解决做信用债投资的困难的实用方法，并给出了全部的Python源代码。 
本书适合在银行、证券、保险、基金等金融机构从事对公信贷和债券投资等工作的相关从业者阅读。

【作者简介】

崔玉征，金融风险管理师(frm)；哈尔滨大学学士，学院硕士，中文大学商学院mba；先后工作于穆迪、安证券、安信证券，主要从事资本市场的信用风险计量和管理工作，同时担任多家金融公司信用风险管理顾问；2015年初被评为“深圳市高层次人才”，享受高层次人才补贴。

【目录】

章 人工智能概述
1.1 图灵测试
1.2 人工智能、机器学和深度学
第2章 机器学
2.1 机器学概述
2.1.1 有监督机器学
2.1.2 无监督机器学
2.1.3 半监督机器学
2.2 深度学
2.3 类别不均衡问题的解决方案及python源代码
第3章 基于tensorflow用keras做深度学
3.1 keras简介
3.2 keras安装与配置
第4章 中国债券市场概况
4.1 债券交易场所
4.2 信用债和利率债
第5章 信用债投资面临的困难和解决方案
5.1 信用债分析面临的主要困难
5.2 解决方案
第6章 资本市场信用债投资分析的中国特
6.1 数据库配置和数据抓取的python源代码
6.2 财务数据对违约状态影响弱显著及python源代码
6.3 场外数据对违约状态影响强显著及python源代码
6.4 财务粉饰的本福特则统计识别及python源代码
第7章 基于场外数据的主体评级模型开发方
7.1 有监督机器学方开发模型及python源代码
7.2 深度学开发模型及python源代码
第8章 主体评级模型开发方
8.1 基于财务数据的评分卡模型缓释财报粉饰的基本
8.2 升级版主体评级模型开发方及python源代码
附录a python语言基础
附录b 本书用到的python包简介
附录c 常用机器学算之分类算比较及python源代码
附录d 常用机器学算之预测算比较及python源代码