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经济金融数据分析及其Python应用(第2版)【西安名州 正版好书】
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金融计量经济学及其软件应用 朱顺泉 清华大学出版社【正版书】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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基于R语言的金融工程计算【正版图书,满额减】 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
实例丰富,实用性强,在介绍各种金融工程基本理论与方法的基础上,利用实际数据给出其应用的例子,因而具有的理论价值和应用价值。本书实例与内容丰富,有很强的针对性,通过本书,读者能掌握使用R语言来解决各种金融工程计算问题。书中各章详细地介绍了各种金融工程实例的R具体操作过程,读者只需按照书中介绍的步骤一步一步地实际操作,就能掌握全书的内容。
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Stata数据分析应用(21世纪经济与管理精编教材)/经济学系列 9787301259320
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787301259320 Author 作者 朱顺泉 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 298页 Publisher 出版社 北京大学出版社 Publication Date 出版日期 2015-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 其他 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书围绕Stata软件,介绍了包括Stata数据处理、Stata图形的绘制、Stata描述统计、Stata假设检验等在内的内容。本书内容新颖、全面,实用性强,融理论、方法、应用于一体,是一部供金融学、经济学、财务管理、会计学、统计学、数量经济学、金融专业硕士等专业的本科高年级学生与研究生使用的参考书。
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《数据、模型与决策》向读者介绍经济管理领域中常用的运筹学与统计学模型的建立及其软件的实现方法,主要包括线性规划、网络规划、动态规划、整数线性规划、非线性规划、项目安排、库存决策、模拟决策、层次分析法、统计分布、统计检验与估计、一元线性回归分析、多元线性回归分析、时间序列分析预测、马尔科夫过程等模型的建立及其软件的实现方法等内容。
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本书具有以下特点: 汲取了外管理信息系统的成果; 系统介绍了管理信息系统开发的基本原理和方法; 内容翔实、案例丰富、深入浅出,通俗易懂。 配有学习目标、习题及管理信息系统实例开发源程序。
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《金融工程及其Python应用》内容新颖、全面,实用性强,融理论、方法、应用于一体,是一部供金融工程、金融数学、计算金融、投资学、金融学、保险学、金融专业硕士、经济学、统计学、数量经济学、管理科学与工程、应用数学、计算数学、概率统计等专业的本科高年级学生与研究生使用的参考书。
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本书讲述管理科学研究的方法,介绍了数理统计、计量经济、多元统计与运筹优化模型及其应用。本书分为两篇 数理统计、计量经济与多元统计篇包括一些常用的随机变量分布、参数估计、假设检验、线性回归等一些常用内容和计量经济模型的检验,以及主元分析、因子分析、聚类分析、判别分析等多元统计分析及其应用等内容 运筹优化篇向读者介绍常用的优化模型及共应用,主要包括线性规划模型、整数线性规划模型、非线性规划模型、非线性规划模型、多目标决策模型、神经网络模型以及模拟决策模型及其应用等内容。本书内容充实,通俗易懂,涉及面广。可作为广大、中专院校各类学生学习数据、模型与决策、商务决策数量方法、管理科学、运筹学、数理统计学、计量经济学、多元统计学等课程的教材或参考书。也可供从事数量经济分析方法的企业管理人
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302581536 Author 作者 朱顺泉 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 348页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2021-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 其他 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 《Python量化金融与人工智能》内容包括:量化金融投资基础及Python下载、安装与启动,Python编程基础,Python金融数据存取,Python工具库NumPy数组与矩阵计算,Python工具库SciPy优化与统计分析,Python工具库Pandas数据对象及数据分析,Python描述统计,Python参数估计及其应用,Python参数假设检验,Python相关分析与回归分析,Python多重共线性处理,Python异方差处理,Python自相关处理,Python金融时间序列分析的日期处理,Python金融时间序列的自相关性与平稳性,Python金融时间
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1.以问题为导向,通过问题来介绍Python的使用方法。 2.通过丰富的实例,详细介绍了Python在数据存取、图形展示、相关分析、回归分析、时间序列分析、量化金融与投资、机器学习等领域中的应用。 3..侧重于理论方法与应用相结合,实例丰富且通俗易懂。
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