用S-Plus做金融數據統計分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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卡莫納（ReneA.Carmona） 著

圖書標籤:

• S-Plus
• 金融數據
• 統計分析
• 數據分析
• 金融工程
• 計量經濟學
• 投資分析
• 風險管理
• 量化分析
• R語言

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 世界圖書齣版公司

ISBN：9787510027451

商品編碼：1027476521

齣版時間：2010-12-01

作  者:卡莫納(Rene？A.Carmona) 著作 定  價:79 齣 版 社:世界圖書齣版公司 齣版日期:2010年12月01日 裝  幀:平裝 ISBN:9787510027451 《用S-Plus做金融數據統計分析》是由世界圖書齣版公司齣版的。 ●Part Ⅰ DATA EXPLORATION, ESTIMATION AND SIMULATION
●UNIVARIATE EXPLORATORY DATA ANALYSIS
●1.1 Data, Random Variables and Their Distributions
●1.1.1 The PCS Data
●1.1.2 The S&P; 500 Index and Finan Returns
●1.1.3 Random Variables and Their Distributions
●1.1.4 Examples of Probability Distribution Families.,
●1.2 First Exploratory Data Analysis Tools
●1.2.1 Random Samples
●1.2.2 Histograms
●1.3 More Nonparametric Density Estimation
●1.3.1 Kernel Density Estimation
●1.3.2 Comparison with the Histogram
●1.3.3 S&P; Daily Returns
●1.3.4 Importance of the Choice of the Bandwidth
●1.4 Quantiles and Q-Q Plots
●1.4.1 Understanding the Meaning of Q-Q Plots
●1.4.2 Value at Risk and Expected Shortfall
●1.5 Estimation from Empirical Data
●1.5.1 The Empirical Distribution Function
●部分目錄

內容簡介

《用S-Plus做金融數據統計分析》內容簡介：This book grew out of lectures notes written for a one-semester junior statisticscourse offered to the undergraduate students majoring in the Department of Oper-ations Research and Finan Engineering at Princeton University.&nbs;等 卡莫納(Rene？A.Carmona) 著作 作者：（美國）卡莫納（Rene A.Carmona） he look of a histogram can change significantly when the number of bins andthe origin of the bins are changed. The reader is encouraged to produce differenthistograms for the same data sample by setting the value of the parameter nclassto different integers.Remark. The commands given above （as well as most of the commands in thisbook） can be used both on a Unix/Linux platform and under Windows等

金融數據洞察與量化實踐：基於R語言的深度解析 本書旨在為金融從業者、量化分析師以及對金融數據科學充滿熱情的學習者，提供一套係統、深入且高度實戰化的數據分析與建模框架。本書完全聚焦於使用當前業界主流的統計計算語言——R語言，探討如何高效地處理金融市場中的復雜數據，並將其轉化為可操作的商業洞察和量化交易策略。 本書內容側重於 R語言在金融領域的核心應用，摒棄瞭特定軟件（如S-Plus）的局限性，全麵擁抱現代、靈活且功能強大的R生態係統。我們將帶領讀者從基礎的數據清洗、時間序列的預處理開始，逐步深入到高階的風險管理、資産定價和量化投資策略的構建與迴測。 --- 第一部分：R語言基礎與金融數據準備（構建堅實的基礎） 本部分將快速迴顧或建立讀者對R語言在統計計算中的基礎掌握，並著重講解金融數據特有的處理挑戰。 1. R語言環境的金融定製化設置： RStudio環境的優化配置，使其更利於金融分析工作流。 關鍵基礎包的安裝與加載：`tidyverse`（用於數據整理）、`data.table`（用於高速數據操作）。 理解R中處理時間序列數據（`ts`, `xts`, `zoo`對象）的核心差異與適用場景。 2. 金融數據的高效采集與清洗： 數據源的集成： 介紹如何通過R包（如`quantmod`, `tidyquant`）連接主流金融數據API（如Yahoo Finance, Quandl/Nasdaq Data Link），實現自動化的日綫、分鍾級乃至高頻數據的獲取。 數據質量管理： 深入探討金融時間序列中的缺失值（Missing Data）處理策略，包括插值法（綫性、樣條、基於模型的插值）的選擇與應用，以及異常值（Outlier）的識彆和修正技術。 數據對齊與閤並： 掌握不同頻率數據（如日收益率與月度宏觀數據）的精確對齊技術，確保分析的準確性。 3. 描述性統計與可視化在金融中的應用： 收益率計算與分布分析： 詳細講解算術收益率與對數收益率的計算，並利用R進行收益率的偏度、峰度、尖度檢驗。 高級可視化技術： 使用`ggplot2`包創建專業的金融圖錶，包括但不限於：K綫圖、收益率分布直方圖、滾動相關性熱力圖、以及復雜的時間序列分解圖。重點強調如何通過視覺診斷識彆金融數據中的非平穩性或波動率聚簇現象。 --- 第二部分：時間序列分析的深度挖掘（理解金融動態） 金融市場的核心在於時間序列的動態性。本部分將全麵覆蓋傳統與現代的時間序列建模技術。 4. 平穩性檢驗與序列分解： 檢驗方法的實踐： 應用ADF、KPSS等檢驗方法，並討論在金融數據中如何正確解釋檢驗結果。 季節性與趨勢的提取： 使用STL分解等方法，分離齣金融時間序列中的長期趨勢、周期性成分（如日內效應、月末效應）和隨機波動。 5. 自迴歸模型的構建與應用（ARMA/ARIMA傢族）： 模型識彆與定階： 詳細介紹ACF和PACF圖的解讀，以及如何利用R中的`auto.arima`等工具輔助定階。 模型診斷與殘差分析： 檢驗模型的適應性，包括殘差的白噪聲檢驗（Ljung-Box檢驗），確保模型對序列的充分描述。 多變量時間序列分析（VAR模型）： 介紹嚮量自迴歸模型，用於分析不同資産（如股票、債券、匯率）之間的相互影響和格蘭傑因果關係檢驗。 6. 波動率建模：金融市場的核心挑戰（GARCH傢族）： 波動率聚簇現象的建模： 深入講解ARCH效應的檢驗（LM檢驗）。 GARCH模型的實現與解讀： 實戰操作GARCH(1,1)、EGARCH（處理杠杆效應）和GJR-GARCH模型的估計與預測。 多元波動率： 介紹CCC-GARCH和DCC-GARCH模型，用於同時刻畫和預測多資産之間的時變協方差結構，這是構建有效前沿的關鍵。 --- 第三部分：資産定價、風險管理與投資組閤優化（量化實戰） 本部分將理論與R的實際編程能力相結閤，專注於構建可執行的金融策略和風險框架。 7. 現代投資組閤理論與優化： 資産收益與風險的度量： 計算夏普比率、索提諾比率、最大迴撤等關鍵績效指標。 均值-方差優化： 使用R中的優化函數（如`optim`）求解有效前沿，識彆最小方差組閤和最大夏普比率組閤。 約束條件的引入： 如何在R中加入做空限製、行業權重限製等實際交易約束。 Black-Litterman模型： 介紹如何將投資者的主觀觀點融入到標準馬科維茨模型中，使用R實現更具魯棒性的資産配置。 8. 風險度量與壓力測試： VaR（價值風險）的估計： 比較曆史模擬法、參數法（基於正態分布假設）和濛特卡洛模擬法在R中的實現。 CVaR（條件價值風險）的計算： 理解CVaR作為更穩健風險度量工具的優勢，並使用R進行估計。 壓力測試與情景分析： 模擬極端市場事件（如金融危機、黑天鵝事件）對投資組閤的影響。 9. 因子模型與套利策略基礎： CAPM與多因子模型（Fama-French）： 利用R進行因子迴歸分析，識彆和檢驗市場、規模、價值、動量等因子對股票超額收益的解釋力。 配對交易（Pairs Trading）的構建： 講解協整檢驗（Cointegration Test）在R中的應用，並基於半衰期構建均值迴歸策略，包括策略信號生成與倉位管理。 --- 第四部分：高級應用與策略迴測（從模型到實盤） 10. 金融時間序列的機器學習方法： 監督學習在預測中的應用： 利用R的`caret`或`tidymodels`框架，使用如隨機森林、梯度提升機（GBM）對股票價格走嚮或波動率進行短期預測。 非監督學習： 應用K-means聚類或主成分分析（PCA）進行資産分組或降維，以優化投資組閤的構建。 11. 策略迴測框架與績效評估： 使用R的專業迴測包： 詳細介紹如何使用`quantstrat`（或類似現代框架）來定義交易信號、執行交易邏輯和管理頭寸。 策略績效的全麵診斷： 不僅關注總收益，更側重於風險調整後的績效指標，如Calmar比率、長期資本增值麯綫的平滑度分析。 交易成本與滑點的納入： 模擬真實交易環境，評估策略在考慮交易成本後的淨錶現。 本書特點： 本書的每一章節都包含大量的可執行R代碼示例，所有代碼均經過精心設計和測試，確保讀者能夠“即學即用”。我們強調統計嚴謹性與金融直覺的結閤，幫助讀者理解模型背後的經濟含義，而非僅僅停留在代碼的堆砌。通過係統學習，讀者將能夠獨立構建、測試並優化復雜的金融量化分析體係。

評分☆☆☆☆☆

真正讓我對這本書愛不釋手的是它對金融實務問題的深度挖掘和S-Plus代碼的完美結閤。市麵上很多書籍要麼是純理論的數學推導，要麼是生硬的軟件操作指南，但這本書成功地架起瞭兩者的橋梁。比如，在講解波動率建模時，作者不僅僅是展示瞭如何調用 `garch()` 函數，而是深入分析瞭不同模型的擬閤優度檢驗，以及如何根據實際的市場數據選擇最優模型結構。我嘗試著用書中的代碼去復現瞭幾個經典的金融事件的統計分析，結果發現其輸齣結果的可靠性和直觀性都非常高。這種將復雜的金融計量理論“翻譯”成可執行、可驗證的S-Plus代碼的能力，是這本書最大的價值所在。它讓我清楚地看到，那些教科書上的公式，在實際的交易日數據麵前，究竟是如何運作和展現其威力的。這極大地提升瞭我對金融量化分析的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書在細節處理上的精細程度，簡直達到瞭吹毛求疵的地步，但這恰恰是專業書籍所必需的品質。我注意到，作者在介紹每一個函數或工具箱時，都會附帶對函數參數的詳細解釋，包括默認值、取值範圍以及不同參數組閤可能産生的影響。在描述圖形化輸齣時，書中的截圖清晰度極高，並且對圖錶的每一個元素——坐標軸的刻度、圖例的位置、色彩的搭配——都有明確的說明，教導讀者如何生成具有專業水準的報告圖錶。這使得我不再需要依賴那些模糊不清的在綫論壇截圖來猜測參數的含義。更難能可貴的是，作者似乎預料到瞭讀者可能遇到的各種邊緣情況，並在腳注或小標題中提前進行瞭提示，例如數據缺失值（NA）的處理策略，或者在進行矩陣求逆時可能遇到的奇異矩陣問題。這種無微不至的關懷，讓閱讀過程充滿瞭安全感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事節奏把握得簡直是教科書級彆的典範。它沒有一開始就拋齣那些令人望而生畏的復雜公式，而是循序漸進地引導讀者進入S-Plus編程的世界。我尤其欣賞作者在基礎篇章中對S-Plus數據結構和基本函數庫的細緻講解，那種“手把手”的教學方式，對於我這種有一定的金融知識背景，但S-Plus編程經驗尚淺的人來說，簡直是雪中送炭。我記得有一次，我嘗試自己編寫一個簡單的迴歸模型，結果總是遇到一些莫名其妙的報錯，翻遍瞭網上零散的教程也沒搞清楚。後來對照這本書中的一個案例，纔恍然大悟，原來是數據類型轉換和矩陣操作上的一個微小失誤。書中對這些“陷阱”的預警和詳細解析，極大地減少瞭我調試代碼的時間。這種對初學者痛點的精準把握，使得這本書不僅僅是一本參考手冊，更像是一位耐心、經驗豐富的導師在耳邊細語，讓人感覺學習麯綫變得異常平緩和愉快。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常專業，那種深藍色的背景配上簡潔的白色字體，一下子就抓住瞭我的眼球。我記得當時是在一傢舊書店裏發現它的，當時正在尋找一本能真正幫我從理論走嚮實踐的S-Plus統計工具書。這本書的厚度適中，拿在手裏沉甸甸的，讓人感覺內容一定非常紮實。我立刻翻開目錄，看到各種前沿的金融模型和具體的操作步驟被清晰地羅列齣來，那種條理性和係統性讓我感到非常踏實。特彆是一些關於時間序列分析和風險度量模型（比如GARCH族）的章節標題，一下子就點燃瞭我深入學習的興趣。作者在引言部分對於S-Plus在金融領域應用潛力的闡述，更是讓我確信自己找到瞭“對的寶典”。這本書的版式設計也很人性化，代碼塊和文字說明的穿插布局，讓閱讀體驗非常流暢，不像有些技術書籍，代碼和解釋混雜在一起，看著頭疼。整體而言，這本書散發著一種嚴謹、務實的學術氣息，讓人一看就知道是下瞭大功夫的力作。

評分☆☆☆☆☆

我很少見到一本技術書籍能把“教學”和“啓發”融閤得如此恰到好處。這本書的後半部分，內容開始轉嚮更具前瞻性和探索性的方嚮，不再是簡單的“如何做”，而是“為什麼這麼做”以及“還可以怎麼做”。它巧妙地引導讀者跳齣既定的框架，去思考現有模型的局限性，並鼓勵大傢利用S-Plus強大的可編程性去構建更符閤自身需求的定製化分析工具。我讀到關於濛特卡洛模擬在期權定價中的應用章節時，受到瞭很大的觸動，書中提供的基礎框架激發瞭我自己去嘗試不同路徑依賴模型的實現。這本書真正做到的，是把S-Plus變成瞭一個思想的延伸工具，而不是一個簡單的計算器。它留給讀者的不僅僅是一堆可以復製粘貼的代碼，而是一套係統性的、可以自我迭代的金融數據分析思維框架，這纔是最寶貴的財富。