经济与金融计量方法：原理、应用案例及R语言实现

图书标准信息

• 作者 何宗武、马卫锋 著
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2019-07
• 版次 1
• ISBN 9787111629788
• 定价 69.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 399页

【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，非线性时间序列分析，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研究生读者提供的研究模板和实证方法手册。

【目录】

目 录 
Contents 
推荐序 
自序 
前言 
第一部分　R语言及概率、统计基础 
第1章　R语言概览 / 2 
1.1　选择R语言的理由 / 2 
1.2　R的安装 / 4 
1.3　R使用概览 / 6 
1.4　常用的图形用户界面 / 10 
第2章　数据结构及数据对象处理 / 21 
2.1　数据类型 / 21 
2.2　数据结构 / 22 
2.3　常规数据对象的处理 / 30 
2.4　时间序列对象的处理 / 39 
第3章　数据存取及预处理 / 51 
3.1　数据文件读取 / 51 
3.2　数据的网络获取 / 57 
3.3　数据库访问 / 65 
3.4　数据处理常用函数 / 71 
3.5　数据的基本统计分析 / 74 
第4章　R的绘图工具 / 79 
4.1　数据分布特征的视觉化 / 79 
4.2　基础绘图函数plot() / 82 
4.3　多笔数据的视觉呈现 / 88 
4.4　多因素分析与栅格图 / 98 
4.5　时间序列图形的绘制 / 108 
4.6　三维立体图形的绘制 / 117 
4.7　地图相关图形的绘制 / 119 
4.8　函数曲线的绘制 / 122 
4.9　图形的外部存储 / 123 
第5章　概率与统计分析原理 / 125 
5.1　统计分析原理 / 126 
5.2　函数原理和数据分析 / 129 
5.3　R的金融工具箱 / 131 
第6章　线性模型 / 137 
6.1　基础线性回归原理：最小二乘法 / 137 
6.2　单变量线性回归 / 138 
6.3　多元连续变量线性回归 / 144 
6.4　因子和交互效果 / 146 
6.5　回归诊断检验 / 149 
6.6　简单时间序列回归：dynlm() / 151 
6.7　共线性检验 / 153 
第7章　线性模型的扩展 / 155 
7.1　广义线性模型 / 155 
7.2　稳健统计量 / 167 
第二部分　单变量时间序列分析 
第8章　时间序列的平稳性I （0）和I （1） / 174 
8.1　时间序列性质 / 174 
8.2　单笔时间序列性质 / 175 
8.3　ARMA过程 / 182 
8.4　序列相关的检验与修正 / 184 
8.5　时间序列预测 / 186 
8.6　ARIMA和季节ARIMA的自动配置 / 188 
8.7　非平稳时间序列及其单位根检验 / 189 
第9章　单变量GARCH模型 / 196 
9.1　单变量GARCH原理 / 196 
9.2　单变量GARCH的简易操作 / 199 
9.3　单变量GARCH的专业处理 / 206 
第三部分　多变量时间序列分析 
第10章　向量自回归和误差修正模型 / 214 
10.1　平稳VAR多变量原理 / 214 
10.2　R包与VAR程序范例 / 215 
10.3　VECM的协整分析 / 220 
第11章　多变量GARCH模型 / 226 
11.1　多变量GARCH原理 / 226 
11.2　多变量GARCH的处理rmgarch包 / 228 
11.3　设定条件的多样化 / 233 
第12章　多变量的投资组合运用 / 234 
12.1　初步选择资产 / 234 
12.2　多元化投资组合与回测 / 236 
第四部分　非线性时间序列分析 
第13章　门限和平滑转移 / 246 
13.1　门限单位根过程 / 246 
13.2　门限VAR / 251 
13.3　门限VECM / 254 
13.4　平滑转换模型 / 256 
第14章　结构变化 / 257 
14.1　结构变化的检验 / 257 
14.2　Bai-Perron方法 / 266 
第15章　马尔科夫转换模型 / 273 
15.1　模型简介 / 273 
15.2　R范例程序说明 / 277 
第五部分　面板数据分析 
第16章　面板数据及其模型 / 290 
16.1　概述 / 290 
16.2　基本线性模型 / 295 
16.3　维度N的异质性 / 297 
第17章　面板数据模型的检验 / 307 
17.1　固定效应模型 / 307 
17.2　随机效应模型 / 308 
17.3　随机效应与固定效应的选择 / 310 
17.4　序列相关检验 / 312 
17.5　序列相关的修正 / 315 
第18章　面板数据的延伸主题 / 323 
18.1　动态面板数据与广义矩GMM估计 / 323 
18.2　具门限效果的面板回归 / 327 
第六部分　高频数据分析 
第19章　混频模型：MIDAS / 330 
19.1　MIDAS的原理 / 330 
19.2　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 / 340 
20.1　模型介绍 / 340 
20.2　中国股市的实证研究案例 / 341 
20.3　本章小结 / 346 
第21章　基于DCC-GARCH的波动率溢出研究 / 347 
21.1　模型的特征与估计原理 / 347 
21.2　中美股市动态相关性实证研究案例 / 348 
第22章　基于TVAR和VAR的量价关系研究 / 354 
22.1　基于TVAR的标准普尔500指数量价关系研究 / 354 
22.2　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股联动性的影响 / 362 
23.1　选题介绍 / 362 
23.2　文献综述 / 362 
23.3　实证方法：DCC-GARCH模型及其估计原理 / 363 
23.4　数据处理与实证结果 / 364 
第24章　铜期货与现货的协整关系 / 373 
24.1　门限VECM模型概述 / 373 
24.2　背景概述 / 373 
24.3　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 / 381 
25.1　背景介绍 / 381 
25.2　文献综述 / 381 
25.3　数据处理与实证结果 / 382 
25.4　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 / 387 
26.1　背景介绍 / 387 
26.2　相关文献综述 / 388 
26.3　通胀对冲定义 / 388 
26.4　数据处理与实证结果 / 388 
26.5　主要的R程序代码及其说明 / 391 
参考文献 / 393 
后记 / 400