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R語言計量金融分析與應用 版權信息
- ISBN：9787302502869
- 條形碼：9787302502869 ; 978-7-302-50286-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
R語言計量金融分析與應用 本書特色
計量金融專業興起于20世紀90年代的西方，是專為金融市場而設的。隨著中國金融業的崛起，這個專業越來越為大家所熟悉，也越來越熱門。 本書編寫主要側重于用R來進行經濟計量統計模型的運用和時間序列分析，以及計量金融中的數值分析，主要內容包括R的基本環境與安裝、R的IDE模式、數據結構和數據處理、數據存取和基本處理、探索性數據分析和可視化、回歸分析方法、時間序列入門、波動分析、非定態時間序列、時間序列的結構變動、價差與計量套利、R的金融工具箱、風險與投資組合分析和金融大數據的處理等。 如果你對計量金融感興趣而且你已經具有一定的數學和計算機基礎，那么本書就是一本引導你進入計量金融領域的參考書。書中各章均提供了豐富的范例程序，因此也可以作為大專院校計量金融專業R語言的上機實踐教材。
R語言計量金融分析與應用 內容簡介
計量金融專業興起于20世紀90年代的西方，是專為金融市場而設的。隨著中國金融業的崛起，這個專業越來越為大家所熟悉，也越來越熱門。本書編寫主要側重于用R來進行經濟計量統計模型的運用和時間序列分析，以及計量金融中的數值分析，主要內容包括R的基本環境與安裝、R的IDE模式、數據結構和數據處理、數據存取和基本處理、探索性數據分析和可視化、回歸分析方法、時間序列入門、波動分析、非定態時間序列、時間序列的結構變動、價差與計量套利、R的金融工具箱、風險與投資組合分析和金融大數據的處理等。如果你對計量金融感興趣而且你已經具有一定的數學和計算機基礎，那么本書就是一本引導你進入計量金融領域的參考書。書中各章均提供了豐富的范例程序，因此也可以作為大專院校計量金融專業R語言的上機實踐教材。
R語言計量金融分析與應用 目錄
目 錄
第1章 *簡單的統計分析原理 1
1.1 統計分析原理 2
1.1.1 估計原理 3
1.1.2 檢驗原理 4
1.2 函數原理和數據分析 5
1.3 再進一步 6
第2章 R的基本環境與安裝 8
2.1
R與網絡資源 8
2.2 安裝系統程序 10
2.3 更改語言模式 14
第3章 R的IDE模式 18
3.1
R Commander 18
3.2
Deducer 21
3.3
RStudio 23
3.3.1 安裝 23
3.3.2 更改界面 26
3.3.3 產生文件 27
3.3.4 Mark Down 28
第4章 數據結構和數據處理 31
4.1
R的數據結構 31
4.1.1 vectors 向量 32
4.1.2 matrix 矩陣 35
4.1.3 array 數組 37
4.1.4 data frame 數據框 38
4.1.5 time series 時間序列 40
4.1.6 list 列表 41
4.2 數據處理 43
4.2.1 向量處理 43
4.2.2 矩陣處理 48
4.2.3 數據框data.frame對象的數據處理 50
4.2.4 字符串對象的處理 53
4.2.5 從連續性質的數據定義分組因子 55
第5章 數據存取和基本處理 57
5.1 外部數據讀取 57
5.1.1 載入 .csv 格式的數據 58
5.1.2 載入 .txt 格式的數據 59
5.1.3 載入 xls 和 xlsx 格式的數據 60
5.1.4 將數據存儲與輸出 62
5.2 數據的基本統計分析library(fBasics)
64
5.2.1 基本統計量：basicStats()
64
5.2.2 相關性檢驗：correlationTest()
65
5.3 網絡數據下載 68
5.4 數據庫讀取——MySQL范例 73
5.5 數據表處理的函數 76
5.5.1 函數split對數據的分割 76
5.5.2 函數apply()系列 77
第6章 探索性數據分析和可視化
81
6.1 數據性質的可視化分析 83
6.2 繪圖函數plot() 85
6.3
3D立體繪圖 91
6.4 Imaging
Correlation相關性影像圖 94
6.5
lattice和Multi-way 98
6.6 其他 113
6.6.1 curve()函數曲線繪圖 113
6.6.2 保存圖形 114
第7章 回歸分析方法 116
7.1 線性回歸的基本原理——*小二乘法 116
7.2 單變量線性回歸 117
7.3 連續變量線性復回歸 125
7.3.1 兩個解釋變量相異 125
7.3.2 多項式回歸——解釋變量的冪次方 125
7.4 因子和交互效果 126
7.4.1 因子回歸 126
7.4.2 交互效果 127
7.4.3 考慮殘差異質性的魯棒協方差 129
7.5 回歸診斷檢驗 130
7.5.1 異質殘差檢驗 130
7.5.2 回歸函數形式判定 131
7.6 簡單時間序列回歸：dynlm()
133
7.7 線性重合檢驗 135
第8章 時間序列入門 137
8.1 時間序列性質 137
8.2 時間序列數據的建立與繪圖
138
8.2.1 時間序列的時間格式 138
8.2.2 時間序列繪圖 139
8.3 單組時間序列的性質 143
8.3.1 ACF、PACF和序列相關檢驗 143
8.3.2 Linear filters，時間序列性質線性過濾和趨勢預測 144
8.3.3 BDS independence
test 時間序列獨立同分布檢驗 149
8.3.4 方差比檢驗 151
8.4
ARMA（自回歸移動平均）過程 153
8.4.1 一般ARMA模式 153
8.4.2 季節ARMA 154
8.5 序列相關與檢驗 156
8.5.1 原理 156
8.5.2 回歸修正：對原回歸殘差做二階序列相關修正
157
8.6 時間序列預測 158
8.6.1 基本概念 158
8.6.2 預測表現評估 158
8.7
ARIMA和Seasonal ARIMA的自動配置 161
8.8
VAR多變量 162
8.8.1 原理 162
8.8.2 R程序包與程序范例 163
第9章 波動分析 170
9.1 單變量GARCH原理 170
9.1.1 標準GARCH 171
9.1.2 非對稱GARCH 172
9.2 簡單單變量GARCH程序包tseries
173
9.2.1 數據的ARCH效果檢驗 173
9.2.2 標準GARCH估計 174
9.2.3 標準GARCH估計程序包fGarch
176
9.3 專業GARCH程序包rugarch
181
9.3.1 rugarch的基本結構 181
9.3.2 rugarch的高級設置 188
9.3.3 iClick 程序包的統一處理 189
9.4 多變量GARCH程序包rmgarch
190
9.4.1 多變量GARCH原理 190
9.4.2 R程序包 rmgarch
192
第10章 非定態時間序列 201
10.1
單位根檢驗 201
10.2
協整分析 209
10.2.1 ECM的基本形態（Engle 和 Granger在1987年提出） 209
10.2.2 Threshold VECM（閾值VECM） 215
10.3
具有閾值的單位根過程 217
第11章 時間序列的結構變動 224
11.1
基本原理的認識 224
11.1.1 efp方法 224
11.1.2 F檢驗法 231
11.2
Bai-Perron和Zeileis et al.的方法 233
11.2.1 原理 233
11.2.2 R 范例程序解說 235
第12章 價差與計量套利 242
12.1
價差原理 242
12.1.1 典型價差交易：期貨 vs. 現貨 242
12.1.2 時間價差（Calendar/Terms
spread）：遠月 vs. 近月 242
12.1.3 規律的價格差距 243
12.1.4 商品間的趨勢價差 243
12.2
風險溢價的高級應用 244
12.2.1 風險溢價的進一步認識 244
12.2.2 價差與套利的計量經濟學 245
第13章 R的金融工具箱 253
13.1
時間序列對象的三大程序包 253
13.1.1 基本數據處理 253
13.1.2 程序包timeSeries的財務函數 254
13.2
fBasics程序包的財務時間序列性質摘要 255
13.3
fAssets程序包的風險與報酬 256
13.4
PerformanceAnalytics程序包的績效指標 256
13.5
quantmod程序包的技術分析 257
13.6
程序編寫的簡單技巧 259
13.6.1 循環 259
13.6.2 條件控制語句 260
13.6.3 定義函數 261
第14章 風險與投資組合分析 265
14.1
資產選擇初步 265
14.1.1 夏普不等式原理 265
14.1.2 R Code 265
14.2
多元化投資組合與回測 267
14.2.1 原理 267
14.2.2 R Code 269
第15章 金融大數據的處理 278
15.1
bigmemory 278
15.2
FF 281
15.3
bigmemory測試范例 283
15.4
高頻率時間序列的時間格式 286
15.4.1 格式 286
15.4.2 程序包 data.table 288
附錄A 廣義線性模式GLM 290
A.1 二元變量的Probit/Logit
GLM 293
A.1.1 估計 293
A.1.2 擬合檢驗 295
A.1.3 優勢比 296
A.1.4 超擴散和參數方差修正 296
A.2 有序選擇變量的Probit/Logit
GLM 297
A.3 計數型變量的Poisson
GLM 300
A.4 多元選擇 GLM——Multinomial
Probit/Logit 301
展開全部
R語言計量金融分析與應用 作者簡介
何宗武，臺灣世新大學財務金融學系教授，美國猶他大學經濟學博士。
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