资产定价与机器学习

图书标准信息

• 作者 吴轲
• 出版社 中国人民大学出版社
• 出版时间 2023-06
• 版次 1
• ISBN 9787300318226
• 定价 68.00元
• 装帧 平装
• 开本 32开
• 页数 208页
• 字数 141千字

【内容简介】

机器学模型作为人工智能核心技术之一，对金融行业发展造成了颠覆冲击。在金融行业数据信噪比低、特征维度高、相互关系复杂的业务场景中，机器学有着广阔的应用空间，尤其是被广泛运用于资产定价领域。本书从资产定价角度出发，首先阐述了在资产定价中引入机器学方法的背景与重要，介绍了线方法、组合方法、非参数放大等多种机器学方法，并系统讨论了如何将机器学方法引入资产定价研究之中，解决引子识别、组合优化以及样本外预测资产定价三大核心问题。本书适合从事管理、量化投资的金融从业者，或者对量化投资感兴趣的读者；也可作为高年级本科与金融科技专业的参书。

【作者简介】

:
    吴轲，中国人民大学财政金融学院副教授、博士生导师，中国人民大学“杰出学者”青年学者。为本科生和研究生讲授实证资产定价、金融风险管理、金融科技以及金融大数据分析等课程。
    主要研究领域包括资产定价、投资组合管理、金融计量学和机器学习，研究成果在《管理科学》（Management Science），《金融与定量分析杂志》（Journal of Financial and Quantitative Analysis），以及《应用计量经济学杂志》（Journal of Applied Econometrics）等国际一流期刊上发表，并主持国家自然科学基金面上项目和青年基金项目。

【目录】

章导论

1.1资产定价的研究背景

1.2本书的结构

1.3本书的特点和局限

第二章资产定价中的机器学方法

2.1机器学的定义和主要类别

2.2机器学方法介绍

第三章投资组合优化

3.1马科维茨投资组合

3.2参数化投资组合优化

3.3很优投资组合与贴现因子等价

3.4基于收缩估计方法的投资组合优化

3.5神经网络

3.6基于全子集回归的组合优化

3.7实证分析

3.8小结

第三章附录

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