统计学精品译丛：金融数据分析导论（基于R语言） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] Ruey S.Tsay 著，李洪成，尚秀芬，郝瑞丽 译

图书标签:

• 统计学
• 金融数据分析
• R语言
• 金融工程
• 数据挖掘
• 量化金融
• 时间序列分析
• 回归分析
• 风险管理
• 投资分析

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111435068

版次：1

商品编码：11336079

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 统计学精品译丛

开本：16开

出版时间：2013-10-01

用纸：胶版纸

页数：305

内容简介

　　《统计学精品译丛：金融数据分析导论（基于R语言）》向读者展示了可视化金融数据的基本概念，共有7章内容，涉及R软件、线性时间序列分析、资产波动率的不同计算方法、波动率模型在金融中的实际应用、高频金融数据的处理、用于风险管理的量化方法等.贯通全书，作者都是通过R图形以可视化的形式把讨论主题展现给读者，并以两个详细案例展示了金融中统计学的应用。
　　《统计学精品译丛：金融数据分析导论（基于R语言）》是高年级本科生或研究生阶段学习时间序列和商务统计学的优秀教材，对于希望进一步加强对金融数据和当今金融市场理解的研究人员以及商业、金融和经济领域的从业者。

内页插图

目录

前言
第1章 金融数据及其特征
1.1 资产收益率
1.2 债券收益和价格
1.3 隐含波动率
1.4 R软件包及其演示
1.4.1 R软件包的安装
1.4.2 Quantmod软件包
1.4.3 R的基本命令
1.5 金融数据的例子
1.6 收益率的分布性质
1.7 金融数据的可视化
1.8 一些统计分布
1.8.1 正态分布
1.8.2 对数正态分布
1.8.3 稳态分布
1.8.4 正态分布的尺度混合
1.8.5 多元收益率
习题
参考文献

第2章 金融时间序列的线性模型
2.1 平稳性
2.2 相关系数和自相关函数
2.3 白噪声和线性时间序列
2.4 简单自回归模型
2.4.1 AR模型的性质
2.4.2 实践中AR模型的识别
2.4.3 拟合优度
2.4.4 预测
2.5 简单移动平均模型
2.5.1 MA模型的性质
2.5.2 MA模型定阶
2.5.3 模型估计
2.5.4 用MA模型预测
2.6 简单ARMA模型
2.6.1 ARMA（1,1）模型的性质
2.6.2 一般ARMA模型
2.6.3 ARMA模型的识别
2.6.4 用ARMA模型进行预测
2.6.5 ARMA模型的三种表示方式
2.7 单位根非平稳性
2.7.1 随机游动
2.7.2 带漂移的随机游动
2.7.3 趋势平稳时间序列
2.7.4 一般单位根非平稳模型
2.7.5 单位根检验
2.8 指数平滑
2.9 季节模型
2.9.1 季节差分
2.9.2 多重季节模型
2.9.3 季节哑变量
2.10 带时间序列误差的回归模型
2.11 长记忆模型
2.12 模型比较和平均
2.12.1 样本内比较
2.12.2 样本外比较
2.12.3 模型平均
习题
参考文献

第3章 线性时间序列分析案例学习
3.1 每周普通汽油价格
3.1.1 纯时间序列模型
3.1.2 原油价格的使用
3.1.3 应用滞后期的原油价格数据
3.1.4 样本外预测
3.2 全球温度异常值
3.2.1 单位根平稳
3.2.2 趋势非平稳
3.2.3 模型比较
3.2.4 长期预测
3.2.5 讨论
3.3 美国月失业率
3.3.1 单变量时间序列模型
3.3.2 一个替代模型
3.3.3 模型比较
3.3.4 使用首次申请失业救济金人数
3.3.5 模型比较
习题
参考文献

第4章 资产波动率及其模型
4.1 波动率的特征
4.2 模型的结构
4.3 模型的建立
4.4 ARCH效应的检验
4.5 ARCH模型
4.5.1 ARCH模型的性质
4.5.2 ARCH模型的优点与缺点
4.5.3 ARCH模型的建立
4.5.4 例子
4.6 GARCH模型
4.6.1 实例说明
4.6.2 预测的评估
4.6.3 两步估计方法
4.7 求和GARCH模型
4.8 GARCH-M模型
4.9 指数GARCH模型
4.9.1 第一个示例
4.9.2 模型的另一种形式
4.9.3 第二个示例
4.9.4 用EGARCH模型进行预测
4.10 门限GARCH模型
4.11 APARCH模型
4.12 非对称GARCH模型
4.13 随机波动率模型
4.14 长记忆随机波动率模型
4.15 另一种方法
4.15.1 高频数据的应用
4.15.2 应用日开盘价、最高价、最低价和收盘价
习题
参考文献

第5章 波动率模型的应用
5.1 GARCH波动率期限结构
5.2 期权定价和对冲
5.3 随时间变化的协方差和β值
5.4 最小方差投资组合
5.5 预测
习题
参考文献

第6章 高频金融数据
6.1 非同步交易
6.2交易价格的买卖报价差
6.3交易数据的经验特征
6.4价格变化模型
6.4.1 顺序概率值模型
6.4.2 分解模型
6.5 持续期模型
6.5.1 日模式的成分
6.5.2 ACD模型
6.5.3 估计
6.6 实际波动率
6.6.1 处理市场微结构噪声
6.6.2 讨论
附录A概率分布概览
附录B危险率函数
习题
参考文献

第7章 极值理论、分位数估计与VaR
7.1 风险测度和一致性
7.1.1 风险值
7.1.2 期望损失
7.2 计算风险度量的注记
7.3 风险度量制
7.3.1 讨论
7.3.2 多个头寸
7.4 VaR计算的计量经济学方法
7.5 分位数估计
7.5.1 分位数与次序统计量
7.5.2 分位数回归
7.6 极值理论
7.6.1 极值理论概览
7.6.2 经验估计
7.6.3 股票收益率的应用
7.7 极值在VaR中的应用
7.7.1 讨论
7.7.2 多期VaR
7.7.3 收益率水平
7.8 超出门限的峰值
7.8.1 统计理论
7.8.2 超额均值函数
7.8.3 估计
7.8.4 另外一种参数化方法
7.9 平稳损失过程
习题
参考文献
索引

前言/序言

统计学精品译丛：金融数据分析导论（基于R语言） 图书简介 随着金融市场的日益复杂化和数据驱动决策的普及，对具备扎实统计学基础和熟练数据分析技能的人才的需求达到了前所未有的高度。《统计学精品译丛：金融数据分析导论（基于R语言）》正是为了满足这一迫切需求而精心打造的权威著作。本书并非一本泛泛而谈的统计学教科书，也不是一套孤立的R语言编程手册，而是将两者有机结合，专注于金融领域特有的数据结构、分析方法和实际应用场景，旨在为读者构建一座从理论到实践的坚实桥梁。 本书的定位清晰而明确：面向对金融分析感兴趣，希望掌握前沿统计工具和R语言编程能力的量化分析师、金融工程师、风险管理专业人士、金融数据科学家，以及相关专业的高年级本科生和研究生。我们深入理解金融数据的非平稳性、高频波动、聚类现象以及潜在线性/非线性依赖关系等特有挑战，因此，本书的选材和讲解深度都经过精心权衡，力求在理论严谨性与实际操作性之间达到最佳平衡。 理论基石与现代方法并重 本书的第一部分着重于夯实金融数据分析所需的统计学理论基础。这包括对随机过程理论的深入回顾，特别是马尔可夫过程、鞅理论在金融建模中的应用。我们不仅仅停留在介绍经典假设，而是侧重于探讨这些假设在真实世界金融数据面前的局限性。例如，在讨论时间序列模型时，我们会详细剖析单位根检验、协整关系检验在识别资产价格长期均衡关系中的关键作用，并对比ARIMA、GARCH族模型（如EGARCH, GJR-GARCH）在刻画金融波动率集群效应方面的优势和适用边界。 接下来的章节将读者引向更现代、更复杂的统计推断和机器学习方法在金融中的应用。这里，我们不回避高维数据的挑战。书中详细介绍了正则化方法，如Lasso和Ridge回归，它们在构建因子模型或进行特征选择时，如何有效克服多重共线性问题，并实现模型的可解释性与预测能力的平衡。对于非参数和半参数方法，本书也进行了详尽阐述，例如局部多项式回归（LOESS）在平滑金融时间序列、估计瞬时波动率方面的应用，以及核密度估计在构建经验分布函数时的优势。 R语言：金融数据分析的利器 本书的核心价值之一，在于其对R语言在金融数据分析中强大生态系统的全面展示。我们选择R，正是因为它拥有无与伦比的统计包库支持和灵活的编程环境。本书的每一项理论讲解后，都紧跟着具体的R代码实现和数据操作演示。 读者将学会如何高效地使用`xts`和`zoo`包来管理金融时间序列数据，包括数据对齐、频率转换（如将日频数据转换为周频或月频）以及缺失值处理。在可视化方面，`ggplot2`包被广泛用于生成专业级的金融图表，例如绘制不同时期资产收益率的分布图、相关性热力图以及波动率的走势图，确保分析结果能以最直观的方式呈现给决策者。 对于涉及复杂模型的应用，本书会指导读者使用专门的包，例如： 1. 计量经济学建模： 深入讲解`rugarch`和`fGarch`包，用于构建和检验各种GARCH模型，并利用蒙特卡洛模拟对模型的参数估计和预测进行敏感性分析。 2. 投资组合优化： 详细演示如何利用`PortfolioAnalytics`或`quadprog`等包来实现基于均值-方差（Markowitz）模型的有效前沿构建，以及在引入约束条件（如交易成本、流动性限制）后的优化求解。 3. 风险管理工具： 重点介绍如何利用`PerformanceAnalytics`包计算夏普比率、最大回撤等核心绩效指标，并运用极值理论（EVT）的R实现来估计尾部风险（VaR和CVaR）。 实战案例驱动的学习路径 本书摒弃了纯理论的堆砌，坚持以真实或高度仿真的金融数据进行案例驱动的学习。每一章的理论介绍都将围绕一个具体的金融问题展开： 案例一：资产定价与因子模型： 使用历史股票收益数据，通过多元线性回归和主成分分析（PCA）来识别并检验Fama-French三因子或五因子模型，评估因子暴露和残差波动。 案例二：衍生品定价与波动率微笑： 探讨布莱克-斯科尔斯（BSM）模型的局限性，并演示如何利用非参数方法估计实际市场中观察到的波动率曲面（Volatility Surface）。 案例三：高频数据处理与微观结构分析： 介绍如何处理Tick数据，计算最优执行价格（Optimal Execution Price），并分析订单簿的不平衡性对短期价格波动的影响。 案例四：信用风险建模： 介绍基于Logit/Probit模型的违约概率预测，以及生存分析（Survival Analysis）在评估公司债券到期前风险中的应用。 面向未来的展望 在全书的最后部分，本书的前瞻性地探讨了金融数据分析的前沿趋势。我们简要介绍了深度学习在时间序列预测中的初步尝试，特别是循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理序列依赖性方面的潜力，以及如何利用SparkR或`data.table`包来应对TB级别金融大数据的性能挑战。 《统计学精品译丛：金融数据分析导论（基于R语言）》不仅仅是一本参考书，它更是一个结构化的训练项目。通过系统学习，读者将能够从容应对金融机构对定量人才日益增长的技能要求，将复杂的金融现象转化为可量化、可分析、可优化的模型，最终在竞争激烈的金融市场中建立起独特的数据分析优势。本书的详尽注释和丰富的代码示例，确保了即便是统计学背景较弱的金融从业者，也能快速上手，将所学知识转化为实实在在的分析能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装和设计真的很有心，封面是一种沉静的蓝色，搭配上银色的书名，显得非常专业和大气，一看就知道是那种适合在学术场合或者作为案头常备的书。书页的纸质也很好，摸起来厚实而有韧性，翻阅起来不会有廉价感，印刷清晰，排版也舒服，即使长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。我特别喜欢它那种硬壳精装的质感，拿在手里很有分量，感觉就像一本传世之作，摆在书架上也是一道亮丽的风景线，每次看到它，都会勾起我想去深入探索金融世界奥秘的冲动。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是它对于金融数据的洞察力，不仅仅停留在表面，而是深入到了数据背后所蕴含的规律和驱动因素。它教会我如何从海量的数据中挖掘有价值的信息，如何识别市场中的潜在风险和机会，以及如何利用统计学工具来做出更明智的投资决策。尤其是在处理一些非线性的、复杂的金融关系时，书中提供的模型和方法，都给我带来了全新的视角和启发，让我认识到，金融分析远不止是简单的数字游戏，更是一种对未知世界的探索和预判。

评分☆☆☆☆☆

作为一名金融领域的初学者，我对统计学和R语言都感到有些畏惧，但这本书用一种非常友好和循序渐进的方式，化解了我的不安。它避免了枯燥的数学推导，更多地关注于概念的理解和实际的应用。每当遇到一个我不太理解的统计概念，书中总会用非常生动的比喻或者形象的图示来解释，让我能够快速建立起直观的认识。而R语言的学习，也因为有了这些实际金融场景的引导，变得不再枯燥乏味，我甚至开始享受在代码的世界里探索金融规律的过程，这真的是一个非常宝贵的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够真正帮助我掌握R语言在金融领域应用的实操性指南，而这本书无疑满足了我的期望。它不仅仅是理论的堆砌，更重要的是，每一章都配有详细的R语言代码示例，这些代码可以直接运行，并且清晰地解释了每一步操作的意义和目的。我尝试着跟着书中的例子，一步一步地复现那些分析过程，从数据清洗、特征工程到模型构建和评估，整个过程都顺畅无比。这种“跟着做，就能学会”的学习方式，对于我这种动手能力比较强的人来说，简直是太棒了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，我只能说，简直是教科书级别的严谨，但也恰恰是这种严谨，让我对金融数据分析的每一个概念都理解得更加透彻。作者在阐述理论时，总能层层递进，从最基础的统计概念讲起，逐步深入到更复杂的模型和应用，逻辑链条清晰得几乎没有断点。而且，他/她引用了大量实际的金融案例，这些案例既有代表性，又充满了现实意义，使得抽象的理论一下子变得鲜活起来，仿佛我不是在纸上阅读，而是在真实的交易大厅里，亲身感受着市场波动和数据分析的力量。

评分☆☆☆☆☆

没有基础不建议直接看

评分☆☆☆☆☆

要学习这门课

评分☆☆☆☆☆

专业书籍，学习用的。

评分☆☆☆☆☆

教材，可惜没看

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

书不错。内容非常丰富。

评分☆☆☆☆☆

买了很多书很多，不想打字了，好评吧

评分☆☆☆☆☆

学习时间序列的好书 里面的R代码很有价值

评分☆☆☆☆☆

速度很快！