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Python財務數據分析

Python財務數據分析

出版社：中國財政經濟出版社出版時間：2022-01-01
開本： 16開 頁數： 332
本類榜單：教材銷量榜
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Python財務數據分析 版權信息

  • ISBN：9787522307893
  • 條形碼：9787522307893 ; 978-7-5223-0789-3
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊數：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

Python財務數據分析 內容簡介

本書針對在財經數據分析與研究領域較為常見的數學模型，編寫Python應用程序，進行實證分析。全書包括Anaconda平臺Python 運行環(huán)境、Matplotlib圖表繪制、BeautifulSoup4網絡數據搜索、投資效益分析、Numpy數組運算、SHA256 加密函數、Chebyshev函數、Optimize擬合、常見非線性函數、環(huán)境EKC曲線、Cobb Douglas函數、可擴展Richards模型與CES模型、Grey灰色系統(tǒng)模型、ANN人工神經網絡等十四章內容。本書適合財經院校相關專業(yè)碩士研究生和高年級本科生作為教材使用，也適合相關領域人員學習參考。

Python財務數據分析 目錄

**章 Anaconda平臺Python運行環(huán)境 **節(jié) Python財務數據分析方法 第二節(jié) Anaconda3的Python運行環(huán)境 第三節(jié) Python3.7庫函數安裝 第四節(jié) Python臨時庫模塊 第二章 Matplotlib圖表繪制 **節(jié) Python語言基礎 第二節(jié) Matplotlih圖形繪制 第三節(jié) 函數圖形技巧 第四節(jié) 2D和3D函數圖及坐標軸 第三章 BeautifulSoup4網絡數據搜索 **節(jié) 數據搜索環(huán)境 第二節(jié) 結構化數據搜索 第三節(jié) 新聞網頁搜索舉例 第四節(jié) WordCloud詞云 第五節(jié) Jieba漢字庫 第四章 投資效益分析 **節(jié) 基本計算公式 第二節(jié) 現值法投資分析 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數組運算 **節(jié) 創(chuàng)建數組 第二節(jié) 一般函數方法 第三節(jié) 隨機數與均值方差 第四節(jié) 正態(tài)分布函數 第五節(jié) 多項式求導、積分、求根 第六章 SHA256加密函數 **節(jié) 比特幣發(fā)幣原理 第二節(jié) MD5和SHA256加密函數 第三節(jié) 時間戳及字符串結構調整 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 **節(jié) 切比雪夫多項式 第二節(jié) 實際GDP及其累積增長指數 第三節(jié) 中美兩國GDP樣本數據 第四節(jié) 中國總體和人均實際GDP預測 第五節(jié) 美國總體和人均實際GDP預測 第六節(jié) 中美兩國實際GDP增長預測 第八章 Optimize.Leastsq擬合模式 **節(jié) 二階多項式Leastsq擬合 第二節(jié) 三階多項式Leastsq擬合 第三節(jié) 二階切比雪夫多項式Leastsq擬合 第四節(jié) 三階切比雪夫多項式Leastsq擬合 第五節(jié) 四個多項式Leastsq擬合對比 第九章 常見非線性函數 **節(jié) 常見非線性函數 第二節(jié) 常見非線性函數高階化 第三節(jié) 常見非線性函數Leastsq擬合 第十章 環(huán)境EKC曲線 **節(jié) 線性回歸模型 第二節(jié) 2030年中國碳減排目標 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 **節(jié) 科布-道格拉斯函數及其性質 第二節(jié) 科布-道格拉斯函數的適用性 第三節(jié) 中國的CD函數（2000-2018） 第十二章 可擴展Richards模型與CES模型 **節(jié) 切比雪夫多項式根的應用 第二節(jié) 可擴展Richards模型 第三節(jié) CES不變替代彈性函數 第十三章 灰色系統(tǒng)模型 **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 人工神經網絡 **節(jié) 不考慮常數項擾動 第二節(jié) 考慮常數項擾動 第三節(jié) 兩種常見激活函數 第四節(jié) 時間序列預測設計 第五節(jié) 道瓊斯工業(yè)指數預測 第六節(jié) 上證指數預測 附錄一 學生課程學習心得（1） 附錄二 學生課程學習心得（2） 附錄三 學生課程學習心得（3） 附錄四 學生課程學習心得（4） 附錄五 學生課程論文列表 后記
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Python財務數據分析 作者簡介

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，在蘭州大學數學力學系計算數學專業(yè)學習，獲理學學士學位。2000年12月至2002年12月，在澳大利亞默多克大學（Murdoch University）商學院通信科學專業(yè)學習，獲通信管理碩士學位。2005年9月至2008年12月，在廈門大學管理學院技術經濟與管理專業(yè)學習，獲管理學博士學位。曾長期擔任廈門國家會計學院信息管理處處長，現任遠程教育處處長。教學和研究的主要方向為管理信息系統(tǒng)、計算機審計、經濟增長與通脹、貨幣數量論、技術經濟與管理。主要著作有《金融系統(tǒng)微機教程》（蘭州大學出版社，1990）、《銀行經營活動數量分析方法》（西北大學出版社，1992）《當代中國金融電腦事業(yè)》（西北大學出版社，1993）、《當代中國金融稽核事業(yè)》（西北大學出版社，1993）、《銀行計算機稽核》（西北大學出版社；1993）、《中國經濟增長與通脹坐標系》（中國財政經濟出版社，2011）等。

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