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歷史“大數據”:民國證券市場之量化研究
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金融史研究是運用計量經濟史研究方法最合適的領域。民國時期,上海是中國乃至亞洲的金融中心,當時的金融報刊記載了大量的金融數據,而對其研究卻很少。對這些數據的整理、收集和分析將大大提高對民國金融市場的了解,對歷史學及經濟學的研究將都有所貢獻。作者從民國金融市場的角度,對三個歷史問題進行闡述和分析。第一,中國國民的賭博性。無論民國還是當今股票市場,都發生過股票價格上揚,到達頂峰,泡沫破裂。很多學者的判斷之一是中國國民賭性非常強。作者就從上海1921年股災分析是否確實如是。第二,歷史事件的重要性。金融市場可以提供另一個角度來看待歷史事件。本書將提供一個新視角。第三,弱政府如何發行公債。當今許多發展中國家由于自身資金缺乏,政府比較孱弱,如果能發行民眾能夠接收、流通性又良好的公債,對其意義巨大。作者將以民國政府發行公債為例,分析一個弱政府是如何吸引到民眾來投資其公債的。篇章結構:1.計量經濟史方法來研究中國金融史的新啟示;2.民國金融市場發展概述;3.從1921年上海“信交風潮”看中國人的“非理性”;4.以史為鑒:中國公債市場1921-1942;5.人們為何在戰火紛飛的年代投資政府公債?6.總結。

李丹 ·金融/投資 ·9.6萬字

智能風控與反欺詐:體系、算法與實踐
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這是一部指導信貸業務如何用智能風控、反欺詐的技術和方法實現風險控制的著作。作者是經驗豐富的智能風控算法專家,先后就職于頭部的互聯網公司的金融部門以及頭部的公募基金公司,致力于人工智能算法在信貸風控領域的應用。本書不僅體系化地講解了智能風控和反欺詐的體系、算法、模型以及它們在信貸風控領域實踐的全流程,而且還從業務和技術兩個角度講解了傳統的金融風控體系如何與智能風控方法實現雙劍合璧。全書以實戰為導向,輔以多個用Python實現的綜合案例,便于讀者理解和實操。全書共10章,邏輯上分為四個部分:第1~3章是風控業務的基礎,首先介紹了什么是信用風險和欺詐風險,然后講解了傳統風險管理體系中搭建評分卡的思路,以及智能風控時代數據和模型的技術框架。第4~6章集中講述了智能風控中常見的特征工程、算法原理和建模流程,包括梯度提升決策樹、孤立森林、神經網絡、詞嵌入、圖嵌入等前沿算法的數學原理和公式。第7~9章是作者參與過的風控和反欺詐實戰項目,通過案例和代碼的形式,幫助讀者更好地將風控理念和建模技術融會貫通。第10章以金融科技行業的頭部玩家為例,展望了智能風控和反欺詐技術未來的商業模式和發展方向。

蔡主希 ·金融/投資 ·9.2萬字

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