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北京內容簡介本書基于中國資本市場大背景，對我國金融分析師行為的動機和經濟后果進行了系統(tǒng)而深入的研究。本書首先詳細探究了分析師是否能識別企業(yè)的信息風險、捐贈信號和盈余管理信息，并有選擇地傳遞給外部投資者；其次利用我國獨特的交易傭金數據，挖掘分析師基金關聯(lián)的風險和收益后果；最后基于機器學習等大數據分析工具，分析分析師文本信

本書以包容性金融發(fā)展為研究對象，在金融發(fā)展學、發(fā)展經濟學、制度經濟學、社會公平理論及典型實踐案例的基礎上，細分制度質量、包容性金融發(fā)展和社會公平的測量維度，探索包容性金融發(fā)展影響社會公平的作用機理，構建“制度質量—包容性金融發(fā)展—社會公平”的綜合分析框架；進一步以我國省級面板數據分析我國包容性金融發(fā)展、制度質量與社會公

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本書是一本復旦大學431金融學綜合歷年考研真題的解析，題干嚴謹、解析精準、適度發(fā)散，對備考金融碩士具有很強的針對性。對于真題解析而言，答案準確是第一要義。本書對每一道題目都進行了深入研究，最終確定答案。即使是沒有標準答案的主觀題，也力求答案能夠邏輯順暢、層次分明。

本書系作者多年金融工作和教學工作經驗的結晶，以貨幣、信用、銀行、金融市場四條主線將金融理論和實際操作知識融入貨幣與貨幣制度、信用與信用工具、利息與利率、金融機構與三大支柱、商業(yè)銀行與派生存款、中央銀行與貨幣政策、貨幣供求均衡與通貨膨脹、金融市場與衍生金融工具、外匯與國際收支平衡、金融風險與金融監(jiān)管等十章中。 與本書配套

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機器學習是設計與應用算法的科學，可從數據中進行學習和預測，其應用已經非常普遍。金融領域集中了大量的交易數據，為人工智能技術的運用奠定了良好的數據基礎。本書面向金融領域的讀者，介紹了機器學習技術的原理與實踐。 本書包括10章，介紹了神經網絡算法、結構化數據的處理、計算機視覺處理技術、時間序列分析、自然語言處理、生成模型的

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