在大數(shù)據(jù)與人工智能時代，數(shù)據(jù)成為人們商務(wù)決策最為重要的參考之一，計量經(jīng)濟分析已邁入了一個新的階段。Python是一款非常優(yōu)秀的計量經(jīng)濟分析、圖形展示和人工智能機器學習軟件，《計量經(jīng)濟分析及其Python應(yīng)用》側(cè)重于使用Python進行計量經(jīng)濟與量化投資分析，同時結(jié)合大量精選的實例問題對最新的Python版本進行科學、準確和全面的介紹，以便使讀者能深刻理解Python的精髓和靈活、高效的使用技巧。通過本書，讀者不僅能使用Python及相關(guān)的庫來解決實際計量經(jīng)濟分析問題，而且能學會從實際經(jīng)濟問題分析入手，利用Python進行計量經(jīng)濟分析。
Python是計量經(jīng)濟與金融分析、經(jīng)濟預測、人工智能機器學習、網(wǎng)絡(luò)Web服務(wù)等領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛的語言之一，它具有簡單易學、免費開源、可移植、可擴展，統(tǒng)計與作圖功能強，財經(jīng)數(shù)據(jù)接口、機器學習庫、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)等工具豐富，更新和發(fā)展速度快等特點，因而受到廣大用戶的歡迎和喜愛。本書通過豐富的經(jīng)濟金融實例，詳細介紹了Python3.7（2019年3月發(fā)布）在經(jīng)濟、金融領(lǐng)域中的應(yīng)用，書中所有運算結(jié)果都在Python3.7版本上調(diào)試通過。
本書理論與應(yīng)用相結(jié)合，實例豐富且通俗易懂，重點討論了Python在計量經(jīng)濟與量化投資中的應(yīng)用，詳細介紹了各種方法在Python中的應(yīng)用。本書適合作為經(jīng)濟學、金融學、統(tǒng)計學、會計學、財政學、
投資學、國際經(jīng)濟及貿(mào)易
等相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生學習統(tǒng)計學、計量經(jīng)濟學、量化投資等課程的教學或?qū)嶒瀰⒖加脮瑫r對從事經(jīng)濟計量分析行業(yè)的實際工作者也大有裨益。通過本書，讀者不僅能掌握Python及其庫本身的應(yīng)用，而且能學會從實際問題分析入手，利用Python進行計量經(jīng)濟分析，并對結(jié)果進行解釋。
本書實例與內(nèi)容豐富，有很強的針對性，書中各章詳細地介紹了實例的Python具體操作過程，讀者只需按照書中介紹的步驟一步一步地實際操作，就能掌握全書的內(nèi)容。為了幫助讀者更加直觀地學習本書，我們將書中實例的全部數(shù)據(jù)文件
配套提供給讀者。讀者下載后，在本地建立一個F:/2glkx/data1目錄（其他目錄名也可以），將所有數(shù)據(jù)文件復制到此目錄下，即可進行操作。
本書的內(nèi)容是這樣安排的： 第1章介紹計量經(jīng)濟分析及其Python環(huán)境； 第2章介紹描述性統(tǒng)計及其Python應(yīng)用； 第3章介紹參數(shù)估計及其Python應(yīng)用； 第4章介紹假設(shè)檢驗及其Python應(yīng)用； 第5章介紹相關(guān)分析與一元回歸分析及其Python應(yīng)用； 第6章介紹多元回歸分析及其Python應(yīng)用； 第7章介紹多重共線性及其Python應(yīng)用； 第8章介紹異方差及其Python應(yīng)用； 第9章介紹自相關(guān)及其Python應(yīng)用； 第10章介紹財經(jīng)大數(shù)據(jù)時間序列分析ARMA模型及其Python應(yīng)用； 第11章介紹財經(jīng)大數(shù)據(jù)廣義自回歸條件異方差模型(GARCH)及其Python應(yīng)用； 第12章介紹面板數(shù)據(jù)計量分析及其Python應(yīng)用； 第13章介紹廣義矩估計GMM與最大似然估計MLE及其Python應(yīng)用； 第14章介紹線性回歸的內(nèi)生性與Hausman檢驗及其Python應(yīng)用； 第15章介紹財經(jīng)大數(shù)據(jù)量化投資統(tǒng)計套利及其Python應(yīng)用； 第16章介紹人工智能機器學習及其 Python應(yīng)用。
本書是2019廣東省高等教育教學研究和改革項目“大數(shù)據(jù)時代經(jīng)濟與金融計量分析課程教學改革”階段性成果之一。譚隆輝參與了本書第10章和第15章的數(shù)據(jù)處理分析與整理工作。
本書的出版，得到了清華大學出版社編輯的支持、幫助，應(yīng)該感謝他們?yōu)樽x者提供了一本好的工具書！由于時間和水平的限制，書中難免出現(xiàn)一些紕漏，懇請讀者諒解并提出寶貴意見。
作者2020年9月于廣州
第1章計量經(jīng)濟分析及其Python環(huán)境
1.1計量經(jīng)濟分析的含義
1.2計量經(jīng)濟分析建模的步驟
1.3經(jīng)濟數(shù)據(jù)類型
1.4經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源
1.5計量經(jīng)濟分析工具簡介
1.6Python工具的下載與安裝
1.7國內(nèi)外財經(jīng)大數(shù)據(jù)的存取方法及其Python應(yīng)用
練習題
第2章描述性統(tǒng)計及其Python應(yīng)用
2.1描述性統(tǒng)計的Python工具
2.2數(shù)據(jù)集中趨勢度量及其Python應(yīng)用
2.3數(shù)據(jù)離散狀況度量及其Python應(yīng)用
2.4峰度、偏度與正態(tài)性檢驗及其Python應(yīng)用
2.5異常數(shù)據(jù)處理
練習題
第3章參數(shù)估計及其Python應(yīng)用
3.1參數(shù)估計與置信區(qū)間的含義
3.2點估計矩分析法的Python應(yīng)用
3.3單正態(tài)總體均值區(qū)間估計的Python應(yīng)用
3.4單正態(tài)總體方差區(qū)間估計的Python應(yīng)用
3.5雙正態(tài)總體均值差區(qū)間估計的Python應(yīng)用
3.6雙正態(tài)總體方差比區(qū)間估計的Python應(yīng)用
練習題
第4章參數(shù)假設(shè)檢驗及其Python應(yīng)用
4.1參數(shù)假設(shè)檢驗的基本理論
4.2單個樣本t檢驗的Python應(yīng)用
4.3兩個獨立樣本t檢驗的Python應(yīng)用
4.4配對樣本t檢驗的Python應(yīng)用
4.5單樣本方差假設(shè)檢驗的Python應(yīng)用
4.6雙樣本方差假設(shè)檢驗的Python應(yīng)用
練習題
第5章相關(guān)分析與一元回歸分析及其Python應(yīng)用
5.1相關(guān)分析基本理論
5.2相關(guān)分析的Python應(yīng)用
5.3一元線性回歸分析基本理論
5.4一元線性回歸分析的Python應(yīng)用
練習題
第6章多元回歸分析及其Python應(yīng)用
6.1多元線性回歸分析基本理論
6.2虛擬變量
6.3多元線性回歸分析的Python應(yīng)用
6.4多元線性回歸分析的Scikitlearn工具應(yīng)用
6.5邏輯Logistic回歸分析Python應(yīng)用
6.6廣義線性回歸分析Python應(yīng)用
6.7傾向評分匹配（PSM）及其Python應(yīng)用
練習題
第7章多重共線性及其Python應(yīng)用
7.1多重共線性的概念
7.2多重共線性的后果
7.3產(chǎn)生多重共線性的原因
7.4多重共線性的識別和檢驗
7.5消除多重共線性的方法
7.6多重共線性診斷的Python應(yīng)用
7.7多重共線性消除的Python應(yīng)用
練習題
第8章異方差及其Python應(yīng)用
8.1異方差的概念
8.2異方差產(chǎn)生的原因
8.3異方差的后果
8.4異方差的識別檢驗
8.5消除異方差的方法
8.6異方差診斷的Python應(yīng)用
8.7異方差消除的Python語言應(yīng)用
8.8異方差應(yīng)用實例的Python應(yīng)用
練習題
第9章自相關(guān)及其Python應(yīng)用
9.1自相關(guān)的概念
9.2產(chǎn)生自相關(guān)的原因
9.3自相關(guān)的后果
9.4自相關(guān)的識別和檢驗
9.5自相關(guān)的處理方法
9.6自相關(guān)診斷的Python應(yīng)用
9.7自相關(guān)消除的Python應(yīng)用
9.8金融市場數(shù)據(jù)自相關(guān)性實例的Python應(yīng)用
練習題
第10章財經(jīng)大數(shù)據(jù)時間序列分析ARMA模型及其Python應(yīng)用
10.1時間序列分析的基礎(chǔ)知識
10.2自回歸(AR)模型
10.3移動平均(MA)模型
10.4自回歸移動平均（ARMA）模型
10.5差分自回歸移動平均（ARIMA）模型
練習題
第11章財經(jīng)大數(shù)據(jù)廣義自回歸條件異方差模型(GARCH)及其Python應(yīng)用
11.1自回歸條件異方差模型(ARCH)及預測
11.2廣義自回歸條件異方差模型(GARCH)與波動率預測
練習題
第12章面板數(shù)據(jù)計量分析及其Python應(yīng)用
12.1面板數(shù)據(jù)計量分析的基本理論
12.2面板數(shù)據(jù)計量分析的Python應(yīng)用
練習題
第13章廣義矩估計（GMM）與最大似然估計（MLE）及其Python應(yīng)用
13.1廣義矩估計（GMM）及其Python應(yīng)用
13.2最大似然估計（MLE）及其Python應(yīng)用
練習題
第14章線性回歸的內(nèi)生性與Hausman檢驗及其Python應(yīng)用
14.1內(nèi)生性的相關(guān)理論
14.2基本的線性回歸及其Python應(yīng)用
14.3擴展的線性回歸及其Python應(yīng)用
14.4線性回歸的內(nèi)生性問題及其Python應(yīng)用
14.5Hausman檢驗及其Python應(yīng)用
練習題
第15章財經(jīng)大數(shù)據(jù)量化投資統(tǒng)計套利及其Python應(yīng)用
15.1Python應(yīng)用于Markowitz投資組合優(yōu)化
15.2基于Bigquant量化投資平臺的統(tǒng)計套利協(xié)整配對交易策略
15.3基于Python環(huán)境統(tǒng)計套利協(xié)整配對交易策略
練習題
第16章人工智能機器學習及其Python應(yīng)用
16.1機器學習算法分類
16.2常見的機器學習算法及其Python代碼
16.3K最近鄰算法銀行貸款分類及其Python應(yīng)用
16.4各種機器學習算法及其Python應(yīng)用
16.5K最近鄰法分類及其Python應(yīng)用
練習題
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