正版现货新书 R语言计量金融分析与应用 9787302502869 何宗武 编著
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作者何宗武 编著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302502869
出版时间2018-08
装帧平装
开本16开
定价79元
货号1201727691
上书时间2024-10-12
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商品详情
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作者简介
何宗武，台湾地区世新大学财务金融学系教授，美国犹他大学经济学博士。
目录
第1章最简单的统计分析原理1
1.1统计分析原理2
1.1.1估计原理3
1.1.2检验原理4
1.2函数原理和数据分析5
1.3再进一步6
第2章R的基本环境与安装8
2.1R与网络资源8
2.2安装系统程序10
2.3更改语言模式14
第3章R的IDE模式18
3.1RCommander18
3.2Deducer21
3.3RStudio23
3.3.1安装23
3.3.2更改界面26
3.3.3产生文件27
3.3.4MarkDown28
第4章数据结构和数据处理31
4.1R的数据结构31
4.1.1vectors向量32
4.1.2matrix矩阵35
4.1.3array数组37
4.1.4dataframe数据框38
4.1.5timeseries时间序列40
4.1.6list列表41
4.2数据处理43
4.2.1向量处理43
4.2.2矩阵处理48
4.2.3数据框data.frame对象的数据处理50
4.2.4字符串对象的处理53
4.2.5从连续性质的数据定义分组因子55
第5章数据存取和基本处理57
5.1外部数据读取57
5.1.1载入.csv格式的数据58
5.1.2载入.txt格式的数据59
5.1.3载入xls和xlsx格式的数据60
5.1.4将数据存储与输出62
5.2数据的基本统计分析library(fBasics)64
5.2.1基本统计量：basicStats()64
5.2.2相关性检验：correlationTest()65
5.3网络数据下载68
5.4数据库读取——MySQL范例73
5.5数据表处理的函数76
5.5.1函数split对数据的分割76
5.5.2函数apply()系列77
第6章探索性数据分析和可视化81
6.1数据性质的可视化分析83
6.2绘图函数plot()85
6.33D立体绘图91
6.4ImagingCorrelation相关性影像图94
6.5lattice和Multi-way98
6.6其他113
6.6.1curve()函数曲线绘图113
6.6.2保存图形114
第7章回归分析方法116
7.1线性回归的基本原理——最小二乘法116
7.2单变量线性回归117
7.3连续变量线性复回归125
7.3.1两个解释变量相异125
7.3.2多项式回归——解释变量的幂次方125
7.4因子和交互效果126
7.4.1因子回归126
7.4.2交互效果127
7.4.3考虑残差异质性的鲁棒协方差129
7.5回归诊断检验130
7.5.1异质残差检验130
7.5.2回归函数形式判定131
7.6简单时间序列回归：dynlm()133
7.7线性重合检验135
第8章时间序列入门137
8.1时间序列性质137
8.2时间序列数据的建立与绘图138
8.2.1时间序列的时间格式138
8.2.2时间序列绘图139
8.3单组时间序列的性质143
8.3.1ACF、PACF和序列相关检验143
8.3.2Linearfilters，时间序列性质线性过滤和趋势预测144
8.3.3BDSindependencetest时间序列独立同分布检验149
8.3.4方差比检验151
8.4ARMA(自回归移动平均)过程153
8.4.1一般ARMA模式153
8.4.2季节ARMA154
8.5序列相关与检验156
8.5.1原理156
8.5.2回归修正：对原回归残差做二阶序列相关修正157
8.6时间序列预测158
8.6.1基本概念158
8.6.2预测表现评估158
8.7ARIMA和SeasonalARIMA的自动配置161
8.8VAR多变量162
8.8.1原理162
8.8.2R程序包与程序范例163
第9章波动分析170
9.1单变量GARCH原理170
9.1.1标准GARCH171
9.1.2非对称GARCH172
9.2简单单变量GARCH程序包tseries173
9.2.1数据的ARCH效果检验173
9.2.2标准GARCH估计174
9.2.3标准GARCH估计程序包fGarch176
9.3专业GARCH程序包rugarch181
9.3.1rugarch的基本结构181
9.3.2rugarch的高级设置188
9.3.3iClick程序包的统一处理189
9.4多变量GARCH程序包rmgarch190
9.4.1多变量GARCH原理190
9.4.2R程序包rmgarch192
第10章非定态时间序列201
10.1单位根检验201
10.2协整分析209
10.2.1ECM的基本形态(Engle和Granger在1987年提出)209
10.2.2ThresholdVECM(阈值VECM)215
10.3具有阈值的单位根过程217
第11章时间序列的结构变动224
11.1基本原理的认识224
11.1.1efp方法224
11.1.2F检验法231
11.2Bai-Perron和Zeileisetal.的方法233
11.2.1原理233
11.2.2R范例程序解说235
第12章价差与计量套利242
12.1价差原理242
12.1.1典型价差交易：期货vs.现货242
12.1.2时间价差(Calendar/Termsspread)：远月vs.近月242
12.1.3规律的价格差距243
12.1.4商品间的趋势价差243
12.2风险溢价的高级应用244
12.2.1风险溢价的进一步认识244
12.2.2价差与套利的计量经济学245
第13章R的金融工具箱253
13.1时间序列对象的三大程序包253
13.1.1基本数据处理253
13.1.2程序包timeSeries的财务函数254
13.2fBasics程序包的财务时间序列性质摘要255
13.3fAssets程序包的风险与报酬256
13.4PerformanceAnalytics程序包的绩效指标256
13.5quantmod程序包的技术分析257
13.6程序编写的简单技巧259
13.6.1循环259
13.6.2条件控制语句260
13.6.3定义函数261
第14章风险与投资组合分析265
14.1资产选择初步265
14.1.1夏普不等式原理265
14.1.2RCode265
14.2多元化投资组合与回测267
14.2.1原理267
14.2.2RCode269
第15章金融大数据的处理278
15.1bigmemory278
15.2FF281
15.3bigmemory测试范例283
15.4高频率时间序列的时间格式286
15.4.1格式286
15.4.2程序包data.table288
附录A广义线性模式GLM290
A.1二元变量的Probit/LogitGLM293
A.1.1估计293
A.1.2拟合检验295
A.1.3优势比296
A.1.4超扩散和参数方差修正296
A.2有序选择变量的Probit/LogitGLM297
A.3计数型变量的PoissonGLM300
A.4多元选择GLM——MultinomialProbit/Logit301
内容摘要
计量金融专业兴起于20世纪90年代的西方，是专为金融市场而设的。随着中国金融业的崛起，这个专业越来越为大家所熟悉，也越来越热门。本书编写主要侧重于用R来进行经济计量统计模型的运用和时间序列分析，以及计量金融中的数值分析，主要内容包括R的基本环境与安装、R的IDE模式、数据结构和数据处理、数据存取和基本处理、探索性数据分析和可视化、回归分析方法、时间序列入门、波动分析、非定态时间序列、时间序列的结构变动、价差与计量套利、R的金融工具箱、风险与投资组合分析和金融大数据的处理等。如果你对计量金融感兴趣而且你已经具有一定的数学和计算机基础，那么本书就是一本引导你进入计量金融领域的参考书。书中各章均提供了丰富的范例程序，因此也可以作为大专院校计量金融专业R语言的上机实践教材。
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