经济金融文本分析

样章

作者：

林建浩张一帆陈良源

定价：

45.00 元

版面字数：

380.00千字

开本：

16开

装帧形式：

平装

页数：

264

最新
印次时间：

2026年7月

ISBN：

978-7-04-065514-8

物料号：

65514-00

出版时间：

2025年10月

读者对象：

高等教育

册数：

本书全面深入地阐述了文本分析在经济和金融领域的应用，注重计算机科学与人文社会科学——经济学、金融学的相互渗透，为读者提供了系统的学习视角。本书不仅涵盖了文本预处理、情绪分析和主题建模等关键分析维度，还紧跟大语言模型快速发展趋势，详细介绍了深度学习技术及其在经济金融领域的具体应用，使读者能够兼顾基础知识与最新研究动态。通过Python编程实践，本书强化了文本分析理论知识与实际操作的结合，旨在提升读者的经济金融文本分析及实践应用能力。

本书适合高等学校经济管理、计算机应用及相关社会科学专业的本科生和研究生作为教材使用，也可作为经济金融从业者的参考用书。

目录
- 前辅文
- 第1章文本分析的发展沿革与基本流程
  - 1.1 文本分析方法发展沿革
  - 1.2 文本分析在经济学与金融学中的应用
    - 1.2.1 文本分析在经济学中的应用
    - 1.2.2 文本分析在金融学中的应用
  - 1.3 文本分析的基本流程
  - 思考题
- 第2章文本数据获取与Python基础
  - 2.1 文本数据获取
    - 2.1.1 文本数据类型
    - 2.1.2 文本数据的来源
  - 2.2 财经文本数据示例及其研究价值
    - 2.2.1 宏观经济文本
    - 2.2.2 媒体新闻报道
    - 2.2.3 公司财务年报
    - 2.2.4 分析师报告
    - 2.2.5 消费者评价文本
  - 2.3 Python基础介绍
    - 2.3.1 Python基础语法
    - 2.3.2 Python字符处理
  - 2.4 文本爬虫
    - 2.4.1 爬虫的基本原理
    - 2.4.2 常用爬虫工具
    - 2.4.3 网络爬虫的法律和道德规范
    - 2.4.4 网页爬取的代码示例
  - 思考题
- 第3章文本数据预处理
  - 3.1 中文与英文预处理的主要区别
    - 3.1.1 文本分词
    - 3.1.2 停用词去除
    - 3.1.3 词形规范化
    - 3.1.4 特定语言处理
  - 3.2 文本分词
    - 3.2.1 基于规则的分词方法
    - 3.2.2 基于统计的分词方法
    - 3.2.3 其他分词方法
    - 3.2.4 分词的程序工具包
  - 3.3 停用词去除
  - 3.4 词形规范化
  - 3.5 词性标注
  - 3.6 命名实体识别
  - 3.7 预处理实例
  - 思考题
- 第4章词语的向量化表示
  - 4.1 词的独热表示法
  - 4.2 词的分布式表示
    - 4.2.1 共现矩阵
    - 4.2.2 点互信息矩阵
    - 4.2.3 降维与奇异值分解
  - 4.3 词嵌入方法
    - 4.3.1 Word2Vec词向量
    - 4.3.2 Word2Vec的算法：CBOW模型和Skip-gram模型
    - 4.3.3 GloVe词向量
  - 4.4 词语相似性与类比性
  - 4.5 词嵌入实例
  - 思考题
- 第5章文本指标介绍
  - 5.1 文档—词条矩阵
    - 5.1.1 词频矩阵
    - 5.1.2 词频—逆文档频率矩阵
  - 5.2 文本指标1：关键词词频
    - 5.2.1 指标计算规则
    - 5.2.2 指标应用
  - 5.3 文本指标2：文本相似性
    - 5.3.1 指标计算规则
    - 5.3.2 指标应用
  - 5.4 文本指标3：文本可读性
    - 5.4.1 指标计算规则
    - 5.4.2 指标应用
  - 5.5 文本指标的稳健性与可复制性
    - 5.5.1 稳健性
    - 5.5.2 可复制性
  - 5.6 应用案例：基于央行沟通的文本指标测度
  - 思考题
- 第6章基于词典的文本情绪分析
  - 6.1 文本情绪分析方法的发展脉络
  - 6.2 基于词典法提取文本情绪的基本流程
  - 6.3 已有的通用词典与专用词典
  - 6.4 拓展词典法
  - 6.5 生成词典法
  - 6.6 计算规则优化
  - 6.7 应用案例：媒体叙事与消费增速预测
  - 思考题
- 第7章基于计量模型的文本情绪提取
  - 7.1 监督学习的基本思路
  - 7.2 栅栏分布式多项回归模型
    - 7.2.1 分布式多项回归模型简述
    - 7.2.2 栅栏分布式多项回归模型设定与系数解读
    - 7.2.3 应用案例：央行沟通与经济预测
  - 7.3 基于文本筛选和主题建模的情感提取模型
    - 7.3.1 模型基本假设
    - 7.3.2 模型实现步骤
    - 7.3.3 模型估计方法的改进
    - 7.3.4 应用案例：央行沟通指数测度
  - 7.4 因子增强正则化预测模型
    - 7.4.1 因子增强正则化预测模型思路与实现步骤
    - 7.4.2 应用案例：股票收益率预测
  - 7.5 其他监督学习方法
    - 7.5.1 支持向量回归
    - 7.5.2 随机森林模型
  - 思考题
- 第8章文本聚类与文本主题建模
  - 8.1 潜在语义分析（LSA）
  - 8.2 潜在狄利克雷分布（LDA）
    - 8.2.1 LDA模型结构与基本参数
    - 8.2.2 LDA模型的输入和输出
  - 8.3 LDA模型的拓展
    - 8.3.1 LDA主题聚类
    - 8.3.2 有监督的LDA模型（sLDA）
    - 8.3.3 结构化主题模型（STM）
  - 8.4 文本主题模型的实证应用
    - 8.4.1 利用文本主题构造指标
    - 8.4.2 经济预测
    - 8.4.3 资产定价
  - 8.5 LDA模型的代码实现
  - 思考题
- 第9章深度学习与文本分析
  - 9.1 神经网络思想与多层感知机
    - 9.1.1 单层感知机
    - 9.1.2 多层感知机
    - 9.1.3 激活函数
    - 9.1.4 反向传播算法
  - 9.2 卷积神经网络
    - 9.2.1 模型基础思路
    - 9.2.2 CNN模型在文本数据中的应用
  - 9.3 循环神经网络
    - 9.3.1 模型基础思路
    - 9.3.2 RNN模型在文本数据的应用
  - 9.4 长短期记忆模型
  - 9.5 注意力模型
    - 9.5.1 注意力机制
    - 9.5.2 自注意力机制
  - 9.6 基于深度学习的大语言模型
    - 9.6.1 Transformer模型
    - 9.6.2 大语言模型的词嵌入
    - 9.6.3 GPT模型与BERT模型
  - 9.7 大语言模型的兴起及其对文本分析的影响
    - 9.7.1 大语言模型的快速发展
    - 9.7.2 经济和金融领域的大语言模型
    - 9.7.3 大语言模型与文本分析任务
  - 思考题
- 第10章大语言模型与传统文本分析任务
  - 10.1 计算文本相似性
  - 10.2 提取文本向量进行预测
  - 10.3 识别和分类文本
  - 10.4 构建特定领域词典
  - 10.5 文本情绪分析
  - 10.6 文本主题分析
  - 思考题
- 第11章大语言模型与新应用场景
  - 11.1 LLMs与代理主体建模
    - 11.1.1 基于LLMs的交易与投资代理
    - 11.1.2 利用LLM Agent模拟市场和宏观经济活动
  - 11.2 LLMs与文本信念模拟
  - 11.3 LLMs与时间序列分析
    - 11.3.1 LLMs与时序大模型
    - 11.3.2 LLMs与经济金融时序预测
    - 11.3.3 LLMs与时序异常检测
  - 11.4 LLMs与经济金融推理
    - 11.4.1 LLMs与财务规划
    - 11.4.2 LLMs与投资建议或咨询
  - 11.5 大语言模型的优势与局限性
    - 11.5.1 优势
    - 11.5.2 局限性
  - 思考题
- 第12章社交媒体数据分析与应用
  - 12.1 社交媒体数据的类型及特殊性
  - 12.2 文本数据的分析方法
  - 12.3 图像数据的分析方法
  - 12.4 音频数据的分析方法
  - 12.5 视频数据的分析方法
  - 12.6 社交媒体在经济金融中的应用
    - 12.6.1 宏观经济领域
    - 12.6.2 资本市场领域
    - 12.6.3 公司金融领域
    - 12.6.4 其他领域
  - 12.7 社交媒体数据分析与应用的未来展望
  - 思考题
- 主要参考文献

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