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本书是在大数据框架下，全面介绍金融科技在处理真实场景金融问题时需要掌握的最重要的几类机器学习方法，并将重点放在实施过程中需要用到的特征提取、可解释性、隐私保护与数据安全共享等相关内容的讨论上。 本书内容分三部分:第一部分由1～6章组成，主要讲常规情况下，机器学习在金融场景特别是大数据风控中的建模应用；第二部分由第7章和

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本书主要分析了由前景理论刻画的投资者行为特征对投资者投资组合决策的影响。第1章讨论了一般的多期行为投资组合模型，在标准投资组合模型中引入了前景理论中经典的S型价值函数。第2章分析了前景理论中损失厌恶和参考点动态调整这两个行为特征在资产配置中的综合效应。第3章考虑了在包含概率扭曲行为特征时社会互动和社会学习对投资者投资决

本书以2013年到2018年中国私募证券投资基金持股之后实地调研上市公司作为研究对象,具体研究了私募证券投资基金的“柔性治理”(“沟通”)行为是否具有治理效果;同时结合2016年私募证券投资基金行业监管改革的外生性事件,实证检验了在私募证券投资基金对上市公司进行“刚性治理”(“干预”)的威胁下降时,其所进行的“柔性治理

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