经济与金融计量方法:.应用案例及r语言实现/何宗武等 大中专理科机械 何宗武 马卫锋
none
￥ 41.75 6.1折 ￥ 69 全新
库存9件
北京丰台
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者何宗武 马卫锋
出版社机械工业出版社
ISBN9787111629788
出版时间2019-07
版次1
装帧平装
开本16
页数399页
定价69元
货号xhwx_1201910103
上书时间2024-10-18
- 在售商品 暂无
- 平均发货时间 27小时
- 好评率 暂无
- 最新上架
商品详情
- 品相描述：全新
- 正版特价新书
- 商品描述
-
目录：
目 录contents序自序前言部分 r语言及概率、统计基础章 r语言概览 / 21.1 选择r语言的理由 / 21.2 r的安装 / 41.3 r使用概览 / 61.4 常用的图形用户界面 / 10第2章 数据结构及数据对象处理 / 212.1 数据类型 / 212.2 数据结构 / 222.3 常规数据对象的处理 / 302.4 时间序列对象的处理 / 39第3章 数据存取及预处理 / 513.1 数据文件读取 / 513.2 数据的网络获取 / 573.3 数据库访问 / 653.4 数据处理常用函数 / 713.5 数据的基本统计分析 / 74第4章 r的绘图工具 / 794.1 数据分布特征的视觉化 / 794.2 基础绘图函数plot() / 824.3 多笔数据的视觉呈现 / 884.4 多因素分析与栅格图 / 984.5 时间序列图形的绘制 / 1084.6 三维立体图形的绘制 / 1174.7 地图相关图形的绘制 / 1194.8 函数曲线的绘制 / 1224.9 图形的外部存储 / 123第5章 概率与统计分析 / 1255.1 统计分析 / 1265.2 函数和数据分析 / 1295.3 r的金融工具箱 / 131第6章 线模型 / 1376.1 基础线回归：小二乘法 / 1376.2 单变量线回归 / 1386.3 多元连续变量线回归 / 1446.4 因子和交互效果 / 1466.5 回归诊断检验 / 1496.6 简单时间序列回归：dynlm() / 1516.7 共线检验 / 153第7章 线模型的扩展 / 1557.1 广义线模型 / 1557.2 稳健统计量 / 167第二部分 单变量时间序列分析第8章 时间序列的稳i （0）和i （1） / 1748.1 时间序列质 / 1748.2 单笔时间序列质 / 1758.3 arma过程 / 1828.4 序列相关的检验与修正 / 1848.5 时间序列预测 / 1868.6 arima和季节arima的自动配置 / 1888.7 非稳时间序列及其单位根检验 / 189第9章 单变量garch模型 / 1969.1 单变量garch / 1969.2 单变量garch的简易作 / 1999.3 单变量garch的专业处理 / 206第三部分 多变量时间序列分析0章 向量自回归和误差修正模型 / 21410.1 稳var多变量 / 21410.2 r包与var程序范例 / 21510.3 vecm的协整分析 / 2201章 多变量garch模型 / 22.1 多变量garch / 22.2 多变量garch的处理rmgarch包 / 22811.3 设定条件的多样化 / 2332章 多变量的投资组合运用 / 23412.1 初步选择资产 / 23412.2 多元化投资组合与回测 / 236第四部分 非线时间序列分析3章 门限和滑转移 / 24613.1 门限单位根过程 / 24613.2 门限var / 25113.3 门限vecm / 25413.4 滑转换模型 / 2564章 结构变化 / 25714.1 结构变化的检验 / 25714.2 bai-perron方法 / 2665章 马尔科夫转换模型 / 27315.1 模型简介 / 27315.2 r范例程序说明 / 277第五部分 面板数据分析6章 面板数据及其模型 / 29016.1 概述 / 29016.2 基本线模型 / 29516.3 维度n的异质 / 2977章 面板数据模型的检验 / 30717.1 固定效应模型 / 30717.2 效应模型 / 30817.3 效应与固定效应的选择 / 31017.4 序列相关检验 / 31217.5 序列相关的修正 / 3158章 面板数据的延伸主题 / 32318.1 动态面板数据与广义矩gmm估计 / 32318.2 具门限效果的面板回归 / 327第六部分 高频数据分析9章 混频模型：midas / 33019.1 midas的 / 33019.2 midas在r中的实现 / 332第七部分 研究实例及r实现第20章 基于已实现garch的高频数据波动率建模 / 34020.1 模型介绍 / 34020.2 中国股市的实证研究案例 / 34120.3 本章小结 / 346第21章 基于dcc-garch的波动率溢出研究 / 34721.1 模型的特征与估计 / 34721.2 中美股市动态相关实证研究案例 / 348第22章 基于tvar和var的量价关系研究 / 35422.1 基于tvar的标准普尔500指数量价关系研究 / 35422.2 基于var的道琼斯指数量价关系研究 / 357第23章 沪港通对a + h股联动的影响 / 36223.1 选题介绍 / 36223.2 文献综述 / 36223.3 实证方法：dcc-garch模型及其估计 / 36323.4 数据处理与实证结果 / 364第24章 铜期货与现货的协整关系 / 37324.1 门限vecm模型概述 / 37324.2 背景概述 / 37324.3 数据处理与实证结果 / 374第25章 沪深300股指期现货关系的实证研究 / 38125.1 背景介绍 / 38125.2 文献综述 / 38125.3 数据处理与实证结果 / 38225.4 研究结论 / 386第26章 中国商品期货指数通胀对冲能力的实证研究 / 38726.1 背景介绍 / 38726.2 相关文献综述 / 38826.3 通胀对冲定义 / 38826.4 数据处理与实证结果 / 38826.5 主要的r程序代码及其说明 / 391参文献 / 393后记 / 400
内容简介：
本书主要论述了概率、统计与r语言基础，单变量和多变量时间序列分析，非线时间序列分析，面板数据分析，高频数据分析，并在后选择经济金融领域几个长盛不衰的研究范例，运用书中讲解的模型，采用r语言去实现对计量模型结果的解读。本书是为大众读者，特别是广大经济、金融专业的本科生和读者提供的研究模板和实证方法手册。
作者简介：
何宗武，美国univeritv of utah经济学博士，现任台湾师范大学管理学院全球经营与策略研究所教授。专长为金融经济学、资产定价、国际金融、经济计量方法以及r／python编程，兴趣扩展到基于大数据解析和机器学的算法预测模式。有6本中文专著与近20篇刊登于国际学术期刊的，多篇被广泛索引。
精彩内容：
在大数据时代，数据的管理和建模分析是决策的关键一环。r语言是一个对数据进行统计分析、可视化和统计编程的强大工具，在学术研究、分析等诸多领域中均被广泛使用。本书将计量经济学理论与模型及其在r语言中的实现相结合，并配以多个研究主题下的实证研究范例进行讲解，力图打造一本三位一体（模型软件实现应用）的金融数据建模分析和经济金融实证研究的实用宝典。本书适合作为经济类相关专业的高年级本科生、硕士生和博士生的计量经济学、金融数据分析等相关课程的教材，或者金融实证研究的参手册。本书也适合从事经济与金融数据分析等金融行业的从业人员使用。本书侧重时间序列分析，内容覆盖较广，从r语言使用入门到概率统计基础，从单变量时间序列模型到多变量时间序列模型，从线时间序列模型到非线时间序列模型，也兼顾了面板数据及高频数据分析的主题。全书分为七大部分：部分介绍r语言的使用入门、数据分析与可视化的基本方法、概率与统计基础、线回归模型等基础知识与方法。有相关基础的读者可以选择地跳过相关章节。第二部分介绍单变量时间序列的相关模型和方法，主要包括arma、arima、单变量garch等模型及其相关处理。第三部分介绍多变量时间序列的相关模型和方法，主要包括var、vecm、多变量garch等模型及其相关处理，以及多变量分析方法在投资组合分析上的运用。第四部分介绍非线时间序列模型，主要包括门限var、门限vecm、结构变化、马尔科夫转换等模型及其相关处理。第五部分是面板数据分析专题。第六部分是高频数据分析专题，主要介绍颇有难度的mida模型及其处理。第七部分是几个研究主题的实证研究范例。请读者留意，在本书各种演示用的范例代码中，代码行使用了加粗字体，前面没有放置r默认的命令提示符。代码执行后的输出结果放在代码行下面，使用没有加粗的小字号字体。本书的出版得到了机械出版社的支持和帮助，并获得了同济大学教材出版（2018jc002）的资助。由于时间和水的，纰漏之处在所难，恳请读者提出宝贵意见！这本新著经济与金融计量方法：、应用案例及r语言实现，是以我在同济大学这几年来给金融经济博士班讲授的教材为蓝本，经过几年的整理和修改而成的。当年我访问同济大学是应陈强教授之邀，做过两次短期授课，而后，我继续和马卫锋老师一起规划了这门课程。我每年除了讲授基本的计量经济与金融的方法，也同时新增了一些当年较新兴的主题。因而，门限模型（threhold modelling）到混频模型（mida）的内容，都逐年加入课程。2018年暑，我开始增加高频数据风险分析的新主题，上课的也都有的表现。基于从陈强教授开始结下的因缘，我和马老师皆认为这一段时间的授课意义非凡，从2018年起我们开始准备把授课资料整理出版。在整个授课过程中，马老师不但全程陪上课，而且课后也无私地辅导，对于授课内容的熟悉，无人能出其左右。本书内容涵盖很多计量方法主题，自学和上课皆宜，数据实部分也提供了r语言代码。全书分成七部分，除了第七部分是实案例之外，其余内容依照学深浅程度分成六部分。除了部分以外，其余内容授课教师都可依照“部分”进行选配。例如，多变量、非线和面板数据等，都可以和部分搭配。如果只是学r语言，那么部分的前几章是r语言的基础知识，它将六大数据的结构和语法做了详细的解说，包括如何透过r连接myql/ql数据库与函式程序撰写。讲学的这段时间，我不但和同济大学的学者有深入的接触与交流，也结识了不少杰出的硕博士生，如2017年的博士生王盼盼、更早的夏婷博士，还有2018年暑试的蒋伟博士，他们都是的青年学者。硕士生可圈可点的更是难以。本书得以出版，我要感谢许多人。没有马老师的细心整理、代码测试与编校，没有这本书。没有陈强教授每个暑的茶叶打气，也没有这本书。当然，没有那一群上课的，更成不了这本书。2018年暑的那群，是我永远忘不了的小伙伴。何宗武台湾师范大学管理院全球经营与策略研究所教授2018年8月31
相关推荐
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价