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內(nèi)容簡介

　　本書以大數(shù)據(jù)時代為背景，將機器學習與資產(chǎn)定價相結合，在風險解釋、收益預測以及經(jīng)濟機制等方面進行了探索研究。本書首先總結梳理了近年來國內(nèi)外使用機器學習進行金融市場定價研究的相關進展。在實證研究方面，本書第四章從市場風險角度出發(fā)，分析了中國股市長期存在的風險收益不對稱問題，構建了基于人工智能的動態(tài)CAPM模型進行解釋。第五章將研究拓展到樣本外的可預測性上，對比了各類機器學習算法，創(chuàng)新性地構建了動態(tài)深度學習模型，提升了市場有效性。第六章從機器學習的可解釋性出發(fā)，從微觀和宏觀兩個視角對機器學習背后的經(jīng)濟機制進行了討論。本書對于推動中國資本市場定價研究具有積極作用。

作者簡介

　　馬甜、中央民族大學經(jīng)濟學院講師，本科和碩士就讀于北京航空航天大學可靠性與系統(tǒng)工程學院，博士畢業(yè)于中央財經(jīng)大學金融學院。主要研究方向為機器學習與資產(chǎn)定價，相關研究成果發(fā)表于《經(jīng)濟學（季刊）》《管理科學學報》、JournalofEmpiricalFinance等國內(nèi)外權威金融雜志。主持國家自然科學基金青年項目。

圖書目錄

第一章緒論1
第一節(jié)研究背景2
第二節(jié)研究內(nèi)容和方法6
第三節(jié)研究意義及創(chuàng)新10
第四節(jié)本書結構18
第二章文獻綜述21
第一節(jié)資產(chǎn)定價的理論模型發(fā)展歷程23
第二節(jié)資產(chǎn)定價中的異象特征36
第三節(jié)機器學習與資產(chǎn)定價44
第四節(jié)文獻述評51
第三章數(shù)據(jù)構建及機器學習模型設定55
第一節(jié)中國股市收益和特征數(shù)據(jù)56
第二節(jié)機器學習模型設定68
第三節(jié)本章小節(jié)86
第四章機器學習與中國股市系統(tǒng)性風險測度—基于貝塔異象視角的研究87
第一節(jié)理論模型和數(shù)據(jù)統(tǒng)計89
第二節(jié)第二節(jié)基于機器學習的動態(tài)CAPM模型93
第三節(jié)基于Fama-French三因子模型的探討101
第四節(jié)穩(wěn)健性檢驗104
第五節(jié)本章小結105
第五章基于機器學習的中國股市收益預測研究107
第一節(jié)個股橫截面收益預測109
第二節(jié)投資組合分析115
第三節(jié)本章小節(jié)124
第六章機器學習模型的可解釋性與經(jīng)濟機制分析127
第一節(jié)經(jīng)濟重要度分析129
第二節(jié)因子重要度分析130
第三節(jié)深度學習因子的微觀經(jīng)濟機制研究132
第四節(jié)深度學習因子的宏觀經(jīng)濟機制分析137
第五節(jié)本章小節(jié)143
第七章結論與展望145
第一節(jié)主要結論146
第二節(jié)啟示150
第三節(jié)研究不足和未來研究展望152
參考文獻155
附錄169
附錄一：企業(yè)微觀層面特征變量構建方法170
附錄二：機器學習模型的超參數(shù)設定180
后記184