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本书系统介绍另类数据的概念、分类、挑战和风险、应用流程以及价值评估。
内容简介
所谓另类数据，就其本意，就是非传统数据。目前业内对于另类数据并没有统一的定义，大体上可以理解为有别于传统数据同时有价值的数据和信息。当下越来越多的数据渗入我们的生活中，但是数据本身具有洞见的时候才会有用。随着人工智能和机器学习的发展，我们可以从看似杂乱无章的海量数据中提取特征，云计算的发展也可以有效管理此类数据流，并且高效地训练模型。
从国际范围来看，诸多不同类型的另类数据已经应用到与经济相关的很多领域，包括太空中卫星传来的图像，社交媒体上的帖文，大型商场中的客流量等，不一而足，但是中文图书市场尚未有书籍对另类数据进行系统性地讨论和分析，而本书就弥补了图书市场的这个空白。
作者简介
作者王闻，南开大学经济学硕士，清华大学数量经济学博士，曾在金融业界和智库中工作，现任哈尔滨工业大学副教授。
章节目录
版权信息
出版说明
序
图目录
表目录
第一章 地震和闲聊
一、宽客地震
二、闲聊公司
第二章 另类数据：投资的新水源
一、什么是另类数据
二、另类数据是大数据吗
三、为什么要使用另类数据
从主动转向被动
业绩不佳的原因
解决方案：成本竞争对比另寻他途
另类数据：替代性对比补充性
Alpha以外的因素
四、另类数据生态圈
数据初建商
数据中介
数据服务商
数据使用者
五、数据市场
六、创新到哪里了
创新者
早期接受者
早期多数跟进者
后期多数跟进者和落后者
第三章 另类数据的分类
一、基于数据供应商的角度
二、两家数据服务商的分类
Neudata
Eagle Alpha
一些另类数据的优点和缺点
三、基于数据使用者的角度
资产类型
投资关联性
价值属性
成本属性
处理阶段
数据质量
技术细节
第四章 另类数据的挑战和风险
一、另类数据来源的法律问题
个人数据
网页抓取
重大非公开信息
二、处理另类数据中的挑战
实体匹配
数据匹配
缺失数据
缺失数据处理
异常值
结构化数据
面板结构稳定化
去偏
汇总数据
三、如何评估另类数据的价值
直接和间接预测
金三角事件研究方法
评分卡
评分卡：一些案例
四、使用另类数据的风险
早期使用者面临的风险
落后者面临的风险
第五章 使用另类数据的流程
一、获取数据之前的流程
制定相关战略和策略
确定适当的另类数据集
供应商尽职调查
事前评估风险
事前评估信号
二、获取数据之后的流程
载入数据
数据预处理
提取投资信号
业务部署
运营维护
三、搭建另类数据团队
四、数据产业供应链
第六章 另类数据的价值
一、价值变化
价值衰减
价值维持
二、数据的估值方法
成本价值（Cost Value）
市场价值（Market Value）
经济价值（Economic Value）
三、投资中的回测
量化投资者
主观投资者
风险经理
四、回到卖方
垄断
收益分享
免费和软美元
第七章 一些另类数据的介绍
一、文本数据
网页数据
新闻
社交媒体
联储沟通
应用场景
二、图像数据
卫星图像
个人图像
三、位置数据
手机位置
商船位置
商务飞行位置
出租车乘坐数据
其他传感器数据
四、调查和众包数据
调查数据
众包数据
五、投资者关注
间接指标
直接指标
六、消费者交易和商业交易
银行卡交易数据
电邮收据数据
七、其他另类数据
国际组织、政府、行业和企业数据
市场数据
第八章 环境-社会-治理
一、历史回顾
二、行业概览
投资光谱
整合和融入
市场规模和驱动因素
ESG生态系统
ESG基金
ESG投资绩效
三、评级和指数
ESG评级：关键指标
重要性因素
评级结果的差异
从评级到指数
四、ESG数据特征体系
ESG数据的性质
投资决策因素
数据—决策矩阵
参考文献
另类数据：理论与实践是2023年由世界图书出版公司北京公司出版,作者王闻。
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