金融数据分析导论基于与R语言电子版完整免费版|百度网盘下载
编者的话：基于R语言电子版的金融数据分析入门
本书由统计学领域的知名专家撰写，从基本的金融数据入手，讨论这些数据的汇总统计和相关的可视化方法，然后介绍商业、金融和经济学中的基本时间序列分析。还有计量经济模型，小编为你整理了本书的pdf版本，需要的可以下载
简介
本书由统计学领域的知名专家撰写，从基本的金融数据入手，讨论这些数据的汇总统计和相关的可视化方法，然后介绍商业、金融和经济学中的基本时间序列分析。和计量经济模型。
作者通过动手方法介绍金融数据分析，选择使用免费的R软件和实际案例来演示书中讨论的方法的实现。本书强调抽象理论和实际应用，使读者可以轻松学习金融计量模型，了解其在现实世界中的丰富应用。
整本书，每一章都通过 R 图形直观地向读者展示了讨论主题，并通过两个详细的案例研究展示了统计学在金融中的应用。
包括书中引用的 R 代码和供读者下载的其他数据集，允许他们创建自己的模拟并测试他们对书中介绍的方法的理解
基于R语言书籍内容预览的金融数据分析简介
关于作者
Ruey S. Tsay，H.G.B.芝加哥大学布斯商学院计量经济学和统计学亚历山大讲座教授，美国统计学会、数理统计学会和皇家统计学会会员，
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中国台湾“中央研究院”院士。他是《Journal of Forecasting》的联合主编，也是《亚太金融市场》、《研究非线性动力学和计量经济学》和《Metron》等期刊的副主编。
蔡教授在商业和经济预测、数据分析、风险管理和过程控制等领域发表了100多篇学术论文，并持有美国专利“System and method for building a time series model (2005)”。
章节目录
目录
推荐前言
译者前言
前言
第一章财务数据及其特征 1
1.1 资产收益 1
1.2 债券收益率和价格 5
1.3 隐含Volatility 7
1.4 R 包及其演示 8
1.4.1 R 包的安装 9
1.4.2 Quantmod 包 9
1.4.3 R 的基本命令 11
1.5财务数据示例 12
1.6 收益的分布特性 14
1.7 财务数据的可视化 19
1.8 一些统计分布 23
1.8.1 正态分布 23
1.8.2 对数正态分布 23
1.8.3 稳态分布 24
1.8.4 正态分布的尺度混合 24
1.8.5 多重收益 25
练习 27
参考文献 27
第 2 章金融时间序列 28
2.1 平稳性 30
2.2 相关系数和自相关函数 31
2.3 白噪声和线性时间序列 36
2.4 简单自回归模型 37
2.4. 1 AR 模型的性质 38
2.4.2 AR 模型在实践中的识别 44
2.4.3 拟合优度 49
2.4.4 预测 50
2.5 简单移动平均模型 52
2.5 .1 MA 模型的性质 53
2.5.2 MA 模型阶数 54
2.5.3 模型估计 55
2.5.4 MA 模型的预测 55
2.6 简单的 ARMA 模型 58
2.6. 1 ARMA(1,1) 模型的性质 59
2.6.2 通用 ARMA 模型 60
2.6.3 ARMA 模型的识别 60
2.6.4 使用预测 ARMA 模型 63
2.6.5 三ARMA 模型的表示 63
2.7 单位根非平稳性 65
2.7.1 随机游走 65
2.7.2 带有漂移动力学的随机游走 66
2.7.3 趋势平稳时间序列 68
2.7. 4 一般单位根非平稳模型 68
2.7.5 单位根检验 69
2.8 指数平滑 72
2.9 季节性模型 74
2.9.1 季节性差异 75
2.9.2 多重季节性模型 77
2.9.3 季节性虚拟变量 82
2.10 具有时间序列误差的回归模型 84 2.11 长记忆模型 模型 89
2.12 模型比较和平均 92
2.12.1 样本内比较 92
2.12.2 样本外比较 92
2.12.3 模型平均 96
练习 96
参考文献 97
第 3 章 线性时间序列分析案例研究 99
3.1 每周定期汽油价格 99
3.1.1 纯时间序列模型 100
3.1.2 使用原油价格 102
3.1 .3 应用滞后期原油价格数据 103
3.1.4 样本外预测 104
3.2 全球温度异常 108
3.2.1 单位根平稳 109< br> 3.2.2 非平稳趋势 112< br> 3.2.3 模型比较 114
3.2.4 长期预测 116
3.2.5 讨论 117
3.3 美国月失业率 121
3.3. 1 单变量时间序列模型 121
3.3 .2 替代模型 125
3.3.3 模型比较 128
3.3.4 使用初始失业救济申请 128
3.3.5 模型比较 135
练习 135
参考文献 136< br>第四章 资产波动率及其模型 137
4.1 波动率特征 137
4.2 模型结构 138
4.3 模型构建 140
4.4 ARCH 效应检验 141
4.5 ARCH 模型 143
4.5.1 ARCH 模型的性质 144
4.5.2 ARCH 模型的优缺点 145
4.5.3 构建 ARCH 模型 145
4.5.4 示例 149
4.6 GARCH 模型 154
4.6.1 示例 156
4.6.2预测评估 163
4.6.3 两步估计方法 164
4.7 GARCH 模型求和 164
4.8 GARCH-M 模型 166
4.9 指数 GARCH 模型 168
4.9.1 第一个例子169
4.9.2 模型的另一种形式 170
4.9.3 第二个例子 170
4.9.4 使用 EGARCH 模型进行预测 172
4.10 阈值 GARCH 模型 173
4.11 APARCH 模型 175< br> 4.12 非对称 GARCH 模型 177
4.13 随机波动率模型 179
4.1 4 长记忆随机波动率模型 180
4.15 另一种方法 181
4.15.1 高频数据的应用 181
4.15. 2 每日开放申请、高、低和收盘价 183< br> 问题 187
参考文献 188
第 5 章 波动率模型的应用 190
5.1 GARCH 波动率期限结构 190
5.2 期权定价和对冲 194
5.3 时变协议方差和 Beta 196
5.4 最小方差投资组合 203
5.5 预测 207
问题 214
参考文献 214
第 6 章 高频金融数据 215
6.1 异步交易 215
6.2 交易价格的买卖差价 218
6.3 交易数据的经验特征 220
6.4 价格变化模型 224
6.4.1 序列概率值模型 224
6.4. 2 分解模型 228< br> 6.5 久期模型 232
6.5.1 每日形态的组成部分 233
6.5.2 ACD 模型 235
6.5.3 估计 237
6.6 实际波动率 241
6.6.1 治疗市场微观结构噪声 247
6.6.2 讨论 249
附录 A 概率分布概述 251
附录 B 危险率乐趣动作 253
练习 254
参考文献 255
第 7 章 极值理论、分位数估计和 VaR257
7.1 风险度量和一致性 257
7.1.1 风险价值 258
7.1.2预期损失 262
7.2 计算风险度量的注意事项 263
7.3 风险度量 264
7.3.1 讨论 267
7.3.2 多头寸 268
7.4 VaR 计算的计量经济学方法 270
7.5 分位数估计 275
7.5.1 分位数和顺序统计 276
7.5.2 分位数回归 277
7.6 极值理论 280
7.6.1 极值理论概述 280
7.6. 2 经验估计 282
7.6.3 股票收益的应用 284
7.7 VaR 中极值的应用 288
7.7.1 讨论 289
7.7.2 多期 VaR 290< br> 7.7.3 回报水平 290
7.8 超出阈值的峰值 291
7.8.1 统计理论 292
7.8.2 超均值函数 293
7.8.3 估计 294
7.8.4另一种参数化方法 296
7.9 站ary loss 过程 298
练习 299
参考 300
学习 R 对金融分析师意味着什么？
我对金融行业了解不多。
但我的一个朋友是一名股票交易员。
我可能还知道一些金融行业使用的工具。顺便说一句，我最近也在学习R语言。说说我的个人经历吧。
R 是一种用于统计分析和绘图的语言。事实上，对于一直以业务为驱动的金融行业，从来不缺少实用的工具。据我所知，这方面有专门的公司。成熟。所以我的观点是，对于那些固定的和普通的业务，并不缺乏实用成熟的工具。因为市场是一个很大的收获。，
说到这个，我一直想知道你打算用 R 做什么？
据我了解，R 也可以用来探索、分析现有数据并有效地映射它。使大数据图形化。它用于统计计算和统计图形。但前提是，如果其他软件都这样做了，为什么还要自己手动Coding呢？
所以对于常规业务来说没有必要，因为有软件可以做，而且还是很不错的。如果您是精算师或基于数据分析和预测的特定市场前景。这时候，你可能需要R语言的帮助，。用好 R 必须有两个先决条件。
A：R 语言分析需要数据源吗？
B：如何快速熟练地使用R？
所以总结一下。
观点很简单。对于常规业务，确实没有必要矫枉过正。普通软件就够用了。如果你有足够的时间学习 Coding，你也觉得可以自己编写数据模型来分析和预测自己的假设。 .这真是一件很酷的事情。
但使用它的前提是解决我上面提到的两个问题。如果你想把它做好，你需要有足够的耐心去学习 R 本身。
其实R语言的实际意义就是避免那些商业软件内部代码的不公开。只有内部人员知道计算和分析规则。但普通用户和分析师不知道。 R的目的是在下一个前提下有数据
您可以自由地计算任何您想要的统计数据或图表。其实也避免了固定业务分析中的一些问题。将截断的均值作为统计向量是不可能的。它可以很好地避免不明确的统计分析方法。问题。
以下是我推荐给R语言的一些书：
<
>
2013 年 4 月刚出版的新书。它不是学术性的。它使用两种语言，Ruby 和 R。它很容易学习。非常适合入门或电脑编程较差的同学。因为这本书更实用。此外，语言的内容被稀释了。
专注于R语言的应用解决实际问题和解决方案。它可以让你从学习 R 语言的细节中解脱出来。能够在实际应用场景中体验语言的用户。这是一本入门的好书。教材。
或者你不知道如何参考入门级进阶的海量学习资料。你可以看看
<
> 老外写的，说不定能明确你的方向。
传送门：
R 初学者指南
当然，R官方门户网站上还是有很多学习和使用参考的例子：The Comprehensive R Archive Network
如果你觉得这些介绍性的东西不能满足你对R语言的好奇心和满足感？好吧
更深入的内容可能值得您研究。如果你想用好R，可以看这本书
br><< R in Action>>
中文版也于近期发布。传送门：R语言实战（China-pub首发）
作者：水超
链接：https://www.58edu.cc/article/1523031175021461505.html
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