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000
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01999nam0 2200313 450
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001
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2259200735
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010
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@a978-7-121-43436-5@b精装@dCNY100.00
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@a20220822d2022 em y0chiy50 ea
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@achi@ceng
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@aCN@b110000
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@aa a 001yy
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@a机器学习与资产定价@Aji qi xue xi yu zi chan ding jia@d= Machine learning in asset pricing@f(美) Stefan Nagel著@g王熙, 石川译@zeng
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@a北京@c电子工业出版社@d2022.07
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@aXXII, 223页@c图@d21cm
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@a博文视点
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@a由博达著作权代理有限公司Bardon Chinese Media Agency 代理Prince-ton University Press授权出版
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@a责任者规范汉译姓: 内格尔
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@aStefan Nagel, 芝加哥大学布斯商学院Fama Family DistinguishedService金融学教授。他是Journal of Finance的执行主编, 以及美国国家经济研究局 (NBER)、欧洲经济政策研究中心 (CEPR) 和慕尼黑经济研究中心 (CESIfo) 的研究员。王熙, 北京大学经济学院研究员、助理教授、博士生导师, 北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室研究员, 武汉大学学士, 圣路易斯华盛顿大学硕士、博士。石川, 北京量信投资管理有限公司创始合伙人, 清华大学学士、硕士, 麻省理工学院博士, 因子投资中文版首著《因子投资: 方法与实践》领衔作者。
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@a有书目 (第210-216页) 和索引
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@a本书从资产定价的核心问题出发, 前沿而体系化地讨论了如何通过经济学推理将机器学习方法引人实证和理论资产定价研究之中, 从而有效解决机器学习应用在资产定价中所面临的挑战, 搭建了研究机器学习与资产定价的桥梁。为提升阅读体验, 帮助读者充分理解书中内容, 译者王熙教授与石川博士在行文中加入了精彩丰富的译者注, 给原著提供必要的背景知识, 从而帮助读者更好地掌握书中的行文逻辑。其中, 为本书补充的诸多公式推导过程也能帮助读者加深对贝叶斯统计框架的理解。
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@aMachine learning in asset pricing@mChinese
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@a机器学习@Aji qi xue xi@x应用@x资产评估
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@aTP181@v5
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@a内格尔@Anei ge er@g(Nagel, Stefan)@4著
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@a王熙@Awang xi@4译
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@a石川@Ashi chuan@4译
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@aCN@c20220906
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@a河南城建学院图书馆@dTP181@eN300
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| 机器学习与资产定价= Machine learning in asset pricing/(美) Stefan Nagel著/王熙, 石川译.-北京:电子工业出版社,2022.07 |
| XXII, 223页:图;21cm |
| 博文视点 |
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| ISBN 978-7-121-43436-5(精装):CNY100.00 |
| 本书从资产定价的核心问题出发, 前沿而体系化地讨论了如何通过经济学推理将机器学习方法引人实证和理论资产定价研究之中, 从而有效解决机器学习应用在资产定价中所面临的挑战, 搭建了研究机器学习与资产定价的桥梁。为提升阅读体验, 帮助读者充分理解书中内容, 译者王熙教授与石川博士在行文中加入了精彩丰富的译者注, 给原著提供必要的背景知识, 从而帮助读者更好地掌握书中的行文逻辑。其中, 为本书补充的诸多公式推导过程也能帮助读者加深对贝叶斯统计框架的理解。 |
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正题名:机器学习与资产定价
索取号:TP181/N300
 
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1570328
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215703282
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自科库301/301自科库 39排1列3层/
[索取号:TP181/N300]
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在馆
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2
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1570329
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215703291
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自科库301/301自科库 39排1列3层/
[索取号:TP181/N300]
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在馆
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