第一章 大数据分析概述
第一节 什么是大数据分析
第二节 大数据分析的过程、技术与难点
第三节 大数据分析的算法和模型
第四节 大数据分析在经济研究中的应用价值
第二章 古典及新古典经济学时期的数量分析
第一节 古典经济学时期的数量分析
第二节 马克思政治经济学的数量分析
第三节 新古典经济学时期的数量分析
第三章 凯恩斯和后凯恩斯时期的数量分析
第一节 凯恩斯主义相关学派的数量分析
第二节 自由主义相关学派的数量分析
第三节 其他学派经济的数量分析
第四章 计量经济学及其数量分析
第一节 经典计量经济学的形成和发展
第二节 现代计量经济学的形成及发展
第三节 计量经济学的挑战与展望
第五章 机器学习方法的兴起及其在经济学研究中的运用
第一节 机器学习的起源及其算法演进
第二节 机器学习应用于经济学研究的文献计量分析
第三节 机器学习在经济学中的典型应用领域
第六章 数据挖掘方法的兴起及其在经济学研究中的运用
第一节 数据挖掘的起源及其算法演进
第二节 数据挖掘应用于经济学研究的文献计量分析
第三节 数据挖掘在经济学中的典型应用领域
第七章 复杂网络方法的兴起及其在经济学研究中的运用
第一节 复杂网络方法的起源及其算法演进
第二节 复杂网络应用于经济学研究的文献分析
第三节 复杂网络方法在经济学中的典型应用领域
第八章 大数据分析在消费经济研究中的应用
第一节 消费行为预测的研究背景及现有计量方法
第二节 网络消费预测的算法及模型
第三节 基于机器学习的网络消费行为实证研究
第四节 机器学习的应用总结及展望
第九章 大数据分析在交通经济研究中的应用
第一节 交通经济预测的研究背景及现有计量方法
第二节 交通经济预测的算法及模型
第三节 基于复杂网络的交通经济实证研究——以北京市公交网络为例
第四节 复杂网络的应用总结及展望
参考文献
展开
