大數(shù)據(jù)財務(wù)分析——基于Python(智能財會叢書)
定 價:55 元
叢書名:智能財會叢書
- 作者:張敏 王宇韜
- 出版時間:2022/6/1
- ISBN:9787300303864
- 出 版 社:中國人民大學(xué)出版社
- 中圖法分類:F275.2
- 頁碼:404
- 紙張:
- 版次:1
- 開本:16
本教材最大的特點是將Python基礎(chǔ)知識與財務(wù)分析知識進行了融合,在財務(wù)分析場景中學(xué)習(xí)Python,在Python學(xué)習(xí)中實現(xiàn)財務(wù)分析的自動化與智能化,從而避免財務(wù)專業(yè)背景的讀者在學(xué)習(xí)Python時由于目標不明確導(dǎo)致學(xué)習(xí)動力不足、學(xué)習(xí)效率低等問題。通過本書的學(xué)習(xí),讀者可以掌握Python基礎(chǔ)知識,初步具備利用Python進行高質(zhì)量財務(wù)分析的能力。
本書共分為3篇13章。第1篇“Pyhon技術(shù)基礎(chǔ)與財務(wù)數(shù)據(jù)獲取”包括2章,介紹Python基礎(chǔ)知識與通過Tushare數(shù)據(jù)接口快速獲取財務(wù)數(shù)據(jù);第2篇“Python數(shù)據(jù)分析技術(shù)與財務(wù)分析實戰(zhàn)”包括8章,首先介紹Pandas庫財務(wù)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、Matplotlib庫財務(wù)可視化基礎(chǔ),其次介紹如何利用Python進行財務(wù)靜態(tài)分析、財務(wù)趨勢分析、財務(wù)同業(yè)比較分析、現(xiàn)金流量表進階分析、杜邦分析、批量篩選優(yōu)質(zhì)上市公司等;第3篇“機器學(xué)習(xí)技術(shù)與財務(wù)分析實戰(zhàn)”包括3章,介紹線性回歸模型與財務(wù)分析、決策樹模型與集成學(xué)習(xí)模型在財務(wù)舞弊預(yù)測中的應(yīng)用。
本書可作為高校財務(wù)管理學(xué)、會計學(xué)、審計學(xué)、管理學(xué)等專業(yè)本科生與研究生的Python基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)財務(wù)分析等課程的教材,也可作為對財務(wù)數(shù)智化轉(zhuǎn)型感興趣的其他讀者的參考書。
教輔資源:PPT、完整的源代碼文件等。
張 敏 中國人民大學(xué)商學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師、會計系主任,中國人民大學(xué)“杰出青年學(xué)者”,中國審計學(xué)會審計教育分會理事,入選財政部全國會計領(lǐng)軍(后備)人才(學(xué)術(shù)類)”。
目前主要研究智能財務(wù)與大數(shù)據(jù)審計。在國內(nèi)外核心期刊發(fā)表論文70余篇,出版著作6部。擔(dān)任10余本國內(nèi)外核心期刊匿名審稿人。主持國家自然科學(xué)基金項目2項;主持教育部人文社會科學(xué)研究項目1項。曾獲中國人民大學(xué)商學(xué)院最佳研究生教師獎、中國人民大學(xué)教學(xué)優(yōu)秀獎、全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文提名獎、中國人民大學(xué)優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎、北京大學(xué)優(yōu)秀博士后等獎勵。擔(dān)任比亞迪、國投資本等公司獨立董事。
王宇韜 CFA,F(xiàn)RM,AQF,華能信托金融科技實驗室發(fā)起人,中國人民大學(xué)商學(xué)院“Python金融”課程授課導(dǎo)師。
出版《Python金融大數(shù)據(jù)挖掘與分析全流程詳解》《Python大數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)商業(yè)案例實戰(zhàn)》等圖書。主講的“Python金融”課程同時被學(xué)習(xí)強國、中國人民銀行在線學(xué)習(xí)平臺收錄,累計為公司申請6項金融科技相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)。
第1篇 Python技術(shù)基礎(chǔ)與財務(wù)數(shù)據(jù)獲取
第1章 Python基礎(chǔ)快速入門
1.1 Python安裝與第一個 Python程序
1.2 Python基礎(chǔ)知識
1.3 Python語句
1.4 函數(shù)與模塊
第2章 通過Tushare數(shù)據(jù)接口快速獲取財務(wù)數(shù)據(jù)
2.1 Tushare基本介紹
2.2 通過 Tushare數(shù)據(jù)接口獲取財務(wù)數(shù)據(jù)
2.3 通過 Tushare數(shù)據(jù)接口獲取股票行情等其他數(shù)據(jù)
第2篇 Python數(shù)據(jù)分析技術(shù)與財務(wù)分析實戰(zhàn)
第3章 財務(wù)數(shù)據(jù)分析利器——Pandas庫
3.1 DataFrame的創(chuàng)建
3.2 文件的讀取和寫入
3.3 數(shù)據(jù)讀取與篩選
3.4 數(shù)據(jù)表拼接
3.5 案例實戰(zhàn):財務(wù)數(shù)據(jù)處理
3.6 案例實戰(zhàn):財務(wù)數(shù)據(jù)獲取進階
第4章 財務(wù)可視化基礎(chǔ)——Matplotlib庫
4.1 Matplotlib基本圖形繪制
4.2 Matplotlib可視化小技巧
4.3 案例實戰(zhàn):Matplotlib財務(wù)可視化
第5章 財務(wù)靜態(tài)分析
5.1 盈利能力指標
5.2 營運能力指標
5.3 償債能力指標
5.4 成長能力指標
5.5 綜合案例
第6章 財務(wù)趨勢分析
6.1 盈利能力分析
6.2 營運能力分析
6.3 償債能力分析
6.4 成長能力分析
6.5 趨勢分析綜合評分
第7章 財務(wù)同業(yè)比較分析
7.1 盈利能力比較
7.2 營運能力比較
7.3 償債能力比較
7.4 成長能力比較
7.5 同業(yè)分析綜合評分
第8章 現(xiàn)金流量表進階分析
8.1 指標1:經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額/凈利潤
8.2 指標2:銷售商品、提供勞務(wù)收到的現(xiàn)金/營業(yè)收入
8.3 指標3:期末現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物余額>有息負債 (應(yīng)付債券+短期
借款+長期借款)
8.4 指標4:自由現(xiàn)金流
8.5 指標5:現(xiàn)金流畫像
8.6 行業(yè)橫向?qū)Ρ?
第9章 杜邦分析
9.1 杜邦分析法介紹
9.2 利用杜邦分析法進行公司基本面分析
9.3 杜邦分析法反映的三種業(yè)績驅(qū)動模式
第10章 批量篩選優(yōu)質(zhì)上市公司
10.1 指標體系
10.2 標準維度
10.3 案例實戰(zhàn)
第3篇 機器學(xué)習(xí)技術(shù)與財務(wù)分析實戰(zhàn)
第11章 線性回歸模型+財務(wù)會計案例實戰(zhàn)
11.1 一元線性回歸模型
11.2 線性回歸模型評估
11.3 多元線性回歸模型
第12章 決策樹模型+財務(wù)舞弊模型構(gòu)建
12.1 決策樹模型的基本原理
12.2 案例實戰(zhàn):財務(wù)舞弊預(yù)測模型
12.3 模型的參數(shù)調(diào)優(yōu)
第13章 集成學(xué)習(xí)模型+財務(wù)舞弊預(yù)測
13.1 隨機森林模型的基本原理和代碼實現(xiàn)
13.2 GBDT 算法原理
13.3 XGBoost算法原理
13.4 案例實戰(zhàn):基于集成學(xué)習(xí)模型的財務(wù)舞弊模型