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內容簡介

　　本書以大數據時代為背景，將機器學習與資產定價相結合，在風險解釋、收益預測以及經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工程學院，博士畢業(yè)于中央財經大學金融學院。主要研究方向為機器學習與資產定價，相關研究成果發(fā)表于《經濟學（季刊）》《管理科學學報》、JournalofEmpiricalFinance等國內外權威金融雜志。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)資產定價的理論模型發(fā)展歷程23
第二節(jié)資產定價中的異象特征36
第三節(jié)機器學習與資產定價44
第四節(jié)文獻述評51
第三章數據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據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)理論模型和數據統計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濟機制分析127
第一節(jié)經濟重要度分析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濟機制研究132
第四節(jié)深度學習因子的宏觀經濟機制分析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設定180
后記184