Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析
定 價(jià)：56 元
- 作者：閻虎勤，謝佳莉著
- 出版時(shí)間：2022/1/1
- ISBN：9787522307893
- 出 版 社：中國財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社
- 中圖法分類：F275-39
- 頁碼：332
- 紙張：
- 版次：1
- 開本：16開
本書針對在財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)分析與研究領(lǐng)域較為常見的數(shù)學(xué)模型，編寫Python應(yīng)用程序，進(jìn)行實(shí)證分析。全書包括Anaconda平臺Python運(yùn)行環(huán)境、Matplotlib圖表繪制、BeautifulSoup4網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)搜索、投資效益分析、Numpy數(shù)組運(yùn)算、SHA256加密函數(shù)、Chebyshev函數(shù)、Optimize擬合、常見非線性函數(shù)、環(huán)境EKC曲線、Cobb Douglas函數(shù)、可擴(kuò)展Richards模型與CES模型、Grey灰色系統(tǒng)模型、ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等十四章內(nèi)容。本書適合財(cái)經(jīng)院校相關(guān)專業(yè)碩士研究生和高年級本科生作為教材使用，也適合相關(guān)領(lǐng)域人員學(xué)習(xí)參考。
閻虎勤，男，漢族，1963年11月15日出生于甘肅省正寧縣。1982年9月至1986年7月，在蘭州大學(xué)數(shù)學(xué)力學(xué)系計(jì)算數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)習(xí)，獲理學(xué)學(xué)士學(xué)位。2000年12月至2002年12月，在澳大利亞默多克大學(xué)（Murdoch University）商學(xué)院通信科學(xué)專業(yè)學(xué)習(xí)，獲通信管理碩士學(xué)位。2005年9月至2008年12月，在廈門大學(xué)管理學(xué)院技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理專業(yè)學(xué)習(xí)，獲管理學(xué)博士學(xué)位。曾長期擔(dān)任廈門國家會計(jì)學(xué)院信息管理處處長，現(xiàn)任遠(yuǎn)程教育處處長。教學(xué)和研究的主要方向?yàn)楣芾硇畔⑾到y(tǒng)、計(jì)算機(jī)審計(jì)、經(jīng)濟(jì)增長與通脹、貨幣數(shù)量論、技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理。主要著作有《金融系統(tǒng)微機(jī)教程》（蘭州大學(xué)出版社，1990）、《銀行經(jīng)營活動數(shù)量分析方法》（西北大學(xué)出版社，1992）《當(dāng)代中國金融電腦事業(yè)》（西北大學(xué)出版社，1993）、《當(dāng)代中國金融稽核事業(yè)》（西北大學(xué)出版社，1993）、《銀行計(jì)算機(jī)稽核》（西北大學(xué)出版社；1993）、《中國經(jīng)濟(jì)增長與通脹坐標(biāo)系》（中國財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社，2011）等。
第一章 Anaconda平臺Python運(yùn)行環(huán)境
第一節(jié) Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法
第二節(jié) Anaconda3的Python運(yùn)行環(huán)境
第三節(jié) Python3.7庫函數(shù)安裝
第四節(jié) Python臨時(shí)庫模塊
第二章 Matplotlib圖表繪制
第一節(jié) Python語言基礎(chǔ)
第二節(jié) Matplotlih圖形繪制
第三節(jié) 函數(shù)圖形技巧
第四節(jié) 2D和3D函數(shù)圖及坐標(biāo)軸
第三章 BeautifulSoup4網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)搜索
第一節(jié) 數(shù)據(jù)搜索環(huán)境
第二節(jié) 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)搜索
第三節(jié) 新聞網(wǎng)頁搜索舉例
第四節(jié) WordCloud詞云
第五節(jié) Jieba漢字庫
第四章 投資效益分析
第一節(jié) 基本計(jì)算公式
第二節(jié) 現(xiàn)值法投資分析
第三節(jié) 年值法投資分析
第四節(jié) 收益/成本比率分析
第五節(jié) 內(nèi)部收益率分析
第六節(jié) 多種投資方案分析
第七節(jié) 貸款管理分析
第八節(jié) 本量利盈虧平衡分析
第五章 Numpy數(shù)組運(yùn)算
第一節(jié) 創(chuàng)建數(shù)組
第二節(jié) 一般函數(shù)方法
第三節(jié) 隨機(jī)數(shù)與均值方差
第四節(jié) 正態(tài)分布函數(shù)
第五節(jié) 多項(xiàng)式求導(dǎo)、積分、求根
第六章 SHA256加密函數(shù)
第一節(jié) 比特幣發(fā)幣原理
第二節(jié) MD5和SHA256加密函數(shù)
第三節(jié) 時(shí)間戳及字符串結(jié)構(gòu)調(diào)整
第四節(jié) 比特幣區(qū)塊號125553的HASH值求解過程
第五節(jié) 比特幣區(qū)塊號674405 HASH值Python程序
第七章 Chebyshev函數(shù)
第一節(jié) 切比雪夫多項(xiàng)式
第二節(jié) 實(shí)際GDP及其累積增長指數(shù)
第三節(jié) 中美兩國GDP樣本數(shù)據(jù)
第四節(jié) 中國總體和人均實(shí)際GDP預(yù)測
第五節(jié) 美國總體和人均實(shí)際GDP預(yù)測
第六節(jié) 中美兩國實(shí)際GDP增長預(yù)測
第八章 Optimize.Leastsq擬合模式
第一節(jié) 二階多項(xiàng)式Leastsq擬合
第二節(jié) 三階多項(xiàng)式Leastsq擬合
第三節(jié) 二階切比雪夫多項(xiàng)式Leastsq擬合
第四節(jié) 三階切比雪夫多項(xiàng)式Leastsq擬合
第五節(jié) 四個(gè)多項(xiàng)式Leastsq擬合對比
第九章 常見非線性函數(shù)
第一節(jié) 常見非線性函數(shù)
第二節(jié) 常見非線性函數(shù)高階化
第三節(jié) 常見非線性函數(shù)Leastsq擬合
第十章 環(huán)境EKC曲線
第一節(jié) 線性回歸模型
第二節(jié) 2030年中國碳減排目標(biāo)
第三節(jié) 環(huán)境庫茲涅茨曲線
第十一章 科布-道格拉斯函數(shù)
第一節(jié) 科布-道格拉斯函數(shù)及其性質(zhì)
第二節(jié) 科布-道格拉斯函數(shù)的適用性
第三節(jié) 中國的CD函數(shù)（2000-2018）
第十二章 可擴(kuò)展Richards模型與CES模型
第一節(jié) 切比雪夫多項(xiàng)式根的應(yīng)用
第二節(jié) 可擴(kuò)展Richards模型
第三節(jié) CES不變替代彈性函數(shù)
第十三章 灰色系統(tǒng)模型
第一節(jié) GM（1，1）微分方程的通解
第二節(jié) GM（1，1）的鄧聚龍估計(jì)法
第三節(jié) GM（2，1）微分方程的辨識
第四節(jié) GM（1，1）模型的通解擬合
第五節(jié) GM（1，1）的鄧聚龍解擬合
第六節(jié) GM（2，1）模型優(yōu)化解擬合
第十四章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第一節(jié) 不考慮常數(shù)項(xiàng)擾動
第二節(jié) 考慮常數(shù)項(xiàng)擾動
第三節(jié) 兩種常見激活函數(shù)
第四節(jié) 時(shí)間序列預(yù)測設(shè)計(jì)
第五節(jié) 道瓊斯工業(yè)指數(shù)預(yù)測
第六節(jié) 上證指數(shù)預(yù)測
附錄一 學(xué)生課程學(xué)習(xí)心得（1）
附錄二 學(xué)生課程學(xué)習(xí)心得（2）
附錄三 學(xué)生課程學(xué)習(xí)心得（3）
附錄四 學(xué)生課程學(xué)習(xí)心得（4）
附錄五 學(xué)生課程論文列表
后記
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