統計學精品譯叢：金融數據分析導論（基於R語言） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Ruey S.Tsay 著，李洪成，尚秀芬，郝瑞麗 譯

圖書標籤:

• 統計學
• 金融數據分析
• R語言
• 金融工程
• 數據挖掘
• 量化金融
• 時間序列分析
• 迴歸分析
• 風險管理
• 投資分析

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

內容簡介

　　《統計學精品譯叢：金融數據分析導論（基於R語言）》嚮讀者展示瞭可視化金融數據的基本概念，共有7章內容，涉及R軟件、綫性時間序列分析、資産波動率的不同計算方法、波動率模型在金融中的實際應用、高頻金融數據的處理、用於風險管理的量化方法等.貫通全書，作者都是通過R圖形以可視化的形式把討論主題展現給讀者，並以兩個詳細案例展示瞭金融中統計學的應用。
　　《統計學精品譯叢：金融數據分析導論（基於R語言）》是高年級本科生或研究生階段學習時間序列和商務統計學的優秀教材，對於希望進一步加強對金融數據和當今金融市場理解的研究人員以及商業、金融和經濟領域的從業者。

內頁插圖

目錄

前言
第1章 金融數據及其特徵
1.1 資産收益率
1.2 債券收益和價格
1.3 隱含波動率
1.4 R軟件包及其演示
1.4.1 R軟件包的安裝
1.4.2 Quantmod軟件包
1.4.3 R的基本命令
1.5 金融數據的例子
1.6 收益率的分布性質
1.7 金融數據的可視化
1.8 一些統計分布
1.8.1 正態分布
1.8.2 對數正態分布
1.8.3 穩態分布
1.8.4 正態分布的尺度混閤
1.8.5 多元收益率
習題
參考文獻

第2章 金融時間序列的綫性模型
2.1 平穩性
2.2 相關係數和自相關函數
2.3 白噪聲和綫性時間序列
2.4 簡單自迴歸模型
2.4.1 AR模型的性質
2.4.2 實踐中AR模型的識彆
2.4.3 擬閤優度
2.4.4 預測
2.5 簡單移動平均模型
2.5.1 MA模型的性質
2.5.2 MA模型定階
2.5.3 模型估計
2.5.4 用MA模型預測
2.6 簡單ARMA模型
2.6.1 ARMA（1,1）模型的性質
2.6.2 一般ARMA模型
2.6.3 ARMA模型的識彆
2.6.4 用ARMA模型進行預測
2.6.5 ARMA模型的三種錶示方式
2.7 單位根非平穩性
2.7.1 隨機遊動
2.7.2 帶漂移的隨機遊動
2.7.3 趨勢平穩時間序列
2.7.4 一般單位根非平穩模型
2.7.5 單位根檢驗
2.8 指數平滑
2.9 季節模型
2.9.1 季節差分
2.9.2 多重季節模型
2.9.3 季節啞變量
2.10 帶時間序列誤差的迴歸模型
2.11 長記憶模型
2.12 模型比較和平均
2.12.1 樣本內比較
2.12.2 樣本外比較
2.12.3 模型平均
習題
參考文獻

第3章 綫性時間序列分析案例學習
3.1 每周普通汽油價格
3.1.1 純時間序列模型
3.1.2 原油價格的使用
3.1.3 應用滯後期的原油價格數據
3.1.4 樣本外預測
3.2 全球溫度異常值
3.2.1 單位根平穩
3.2.2 趨勢非平穩
3.2.3 模型比較
3.2.4 長期預測
3.2.5 討論
3.3 美國月失業率
3.3.1 單變量時間序列模型
3.3.2 一個替代模型
3.3.3 模型比較
3.3.4 使用首次申請失業救濟金人數
3.3.5 模型比較
習題
參考文獻

第4章 資産波動率及其模型
4.1 波動率的特徵
4.2 模型的結構
4.3 模型的建立
4.4 ARCH效應的檢驗
4.5 ARCH模型
4.5.1 ARCH模型的性質
4.5.2 ARCH模型的優點與缺點
4.5.3 ARCH模型的建立
4.5.4 例子
4.6 GARCH模型
4.6.1 實例說明
4.6.2 預測的評估
4.6.3 兩步估計方法
4.7 求和GARCH模型
4.8 GARCH-M模型
4.9 指數GARCH模型
4.9.1 第一個示例
4.9.2 模型的另一種形式
4.9.3 第二個示例
4.9.4 用EGARCH模型進行預測
4.10 門限GARCH模型
4.11 APARCH模型
4.12 非對稱GARCH模型
4.13 隨機波動率模型
4.14 長記憶隨機波動率模型
4.15 另一種方法
4.15.1 高頻數據的應用
4.15.2 應用日開盤價、最高價、最低價和收盤價
習題
參考文獻

第5章 波動率模型的應用
5.1 GARCH波動率期限結構
5.2 期權定價和對衝
5.3 隨時間變化的協方差和β值
5.4 最小方差投資組閤
5.5 預測
習題
參考文獻

第6章 高頻金融數據
6.1 非同步交易
6.2交易價格的買賣報價差
6.3交易數據的經驗特徵
6.4價格變化模型
6.4.1 順序概率值模型
6.4.2 分解模型
6.5 持續期模型
6.5.1 日模式的成分
6.5.2 ACD模型
6.5.3 估計
6.6 實際波動率
6.6.1 處理市場微結構噪聲
6.6.2 討論
附錄A概率分布概覽
附錄B危險率函數
習題
參考文獻

第7章 極值理論、分位數估計與VaR
7.1 風險測度和一緻性
7.1.1 風險值
7.1.2 期望損失
7.2 計算風險度量的注記
7.3 風險度量製
7.3.1 討論
7.3.2 多個頭寸
7.4 VaR計算的計量經濟學方法
7.5 分位數估計
7.5.1 分位數與次序統計量
7.5.2 分位數迴歸
7.6 極值理論
7.6.1 極值理論概覽
7.6.2 經驗估計
7.6.3 股票收益率的應用
7.7 極值在VaR中的應用
7.7.1 討論
7.7.2 多期VaR
7.7.3 收益率水平
7.8 超齣門限的峰值
7.8.1 統計理論
7.8.2 超額均值函數
7.8.3 估計
7.8.4 另外一種參數化方法
7.9 平穩損失過程
習題
參考文獻
索引

前言/序言

統計學精品譯叢：金融數據分析導論（基於R語言） 圖書簡介 隨著金融市場的日益復雜化和數據驅動決策的普及，對具備紮實統計學基礎和熟練數據分析技能的人纔的需求達到瞭前所未有的高度。《統計學精品譯叢：金融數據分析導論（基於R語言）》正是為瞭滿足這一迫切需求而精心打造的權威著作。本書並非一本泛泛而談的統計學教科書，也不是一套孤立的R語言編程手冊，而是將兩者有機結閤，專注於金融領域特有的數據結構、分析方法和實際應用場景，旨在為讀者構建一座從理論到實踐的堅實橋梁。 本書的定位清晰而明確：麵嚮對金融分析感興趣，希望掌握前沿統計工具和R語言編程能力的量化分析師、金融工程師、風險管理專業人士、金融數據科學傢，以及相關專業的高年級本科生和研究生。我們深入理解金融數據的非平穩性、高頻波動、聚類現象以及潛在綫性/非綫性依賴關係等特有挑戰，因此，本書的選材和講解深度都經過精心權衡，力求在理論嚴謹性與實際操作性之間達到最佳平衡。 理論基石與現代方法並重 本書的第一部分著重於夯實金融數據分析所需的統計學理論基礎。這包括對隨機過程理論的深入迴顧，特彆是馬爾可夫過程、鞅理論在金融建模中的應用。我們不僅僅停留在介紹經典假設，而是側重於探討這些假設在真實世界金融數據麵前的局限性。例如，在討論時間序列模型時，我們會詳細剖析單位根檢驗、協整關係檢驗在識彆資産價格長期均衡關係中的關鍵作用，並對比ARIMA、GARCH族模型（如EGARCH, GJR-GARCH）在刻畫金融波動率集群效應方麵的優勢和適用邊界。 接下來的章節將讀者引嚮更現代、更復雜的統計推斷和機器學習方法在金融中的應用。這裏，我們不迴避高維數據的挑戰。書中詳細介紹瞭正則化方法，如Lasso和Ridge迴歸，它們在構建因子模型或進行特徵選擇時，如何有效剋服多重共綫性問題，並實現模型的可解釋性與預測能力的平衡。對於非參數和半參數方法，本書也進行瞭詳盡闡述，例如局部多項式迴歸（LOESS）在平滑金融時間序列、估計瞬時波動率方麵的應用，以及核密度估計在構建經驗分布函數時的優勢。 R語言：金融數據分析的利器 本書的核心價值之一，在於其對R語言在金融數據分析中強大生態係統的全麵展示。我們選擇R，正是因為它擁有無與倫比的統計包庫支持和靈活的編程環境。本書的每一項理論講解後，都緊跟著具體的R代碼實現和數據操作演示。 讀者將學會如何高效地使用`xts`和`zoo`包來管理金融時間序列數據，包括數據對齊、頻率轉換（如將日頻數據轉換為周頻或月頻）以及缺失值處理。在可視化方麵，`ggplot2`包被廣泛用於生成專業級的金融圖錶，例如繪製不同時期資産收益率的分布圖、相關性熱力圖以及波動率的走勢圖，確保分析結果能以最直觀的方式呈現給決策者。 對於涉及復雜模型的應用，本書會指導讀者使用專門的包，例如： 1. 計量經濟學建模： 深入講解`rugarch`和`fGarch`包，用於構建和檢驗各種GARCH模型，並利用濛特卡洛模擬對模型的參數估計和預測進行敏感性分析。 2. 投資組閤優化： 詳細演示如何利用`PortfolioAnalytics`或`quadprog`等包來實現基於均值-方差（Markowitz）模型的有效前沿構建，以及在引入約束條件（如交易成本、流動性限製）後的優化求解。 3. 風險管理工具： 重點介紹如何利用`PerformanceAnalytics`包計算夏普比率、最大迴撤等核心績效指標，並運用極值理論（EVT）的R實現來估計尾部風險（VaR和CVaR）。 實戰案例驅動的學習路徑 本書摒棄瞭純理論的堆砌，堅持以真實或高度仿真的金融數據進行案例驅動的學習。每一章的理論介紹都將圍繞一個具體的金融問題展開： 案例一：資産定價與因子模型： 使用曆史股票收益數據，通過多元綫性迴歸和主成分分析（PCA）來識彆並檢驗Fama-French三因子或五因子模型，評估因子暴露和殘差波動。 案例二：衍生品定價與波動率微笑： 探討布萊剋-斯科爾斯（BSM）模型的局限性，並演示如何利用非參數方法估計實際市場中觀察到的波動率麯麵（Volatility Surface）。 案例三：高頻數據處理與微觀結構分析： 介紹如何處理Tick數據，計算最優執行價格（Optimal Execution Price），並分析訂單簿的不平衡性對短期價格波動的影響。 案例四：信用風險建模： 介紹基於Logit/Probit模型的違約概率預測，以及生存分析（Survival Analysis）在評估公司債券到期前風險中的應用。 麵嚮未來的展望 在全書的最後部分，本書的前瞻性地探討瞭金融數據分析的前沿趨勢。我們簡要介紹瞭深度學習在時間序列預測中的初步嘗試，特彆是循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在處理序列依賴性方麵的潛力，以及如何利用SparkR或`data.table`包來應對TB級彆金融大數據的性能挑戰。 《統計學精品譯叢：金融數據分析導論（基於R語言）》不僅僅是一本參考書，它更是一個結構化的訓練項目。通過係統學習，讀者將能夠從容應對金融機構對定量人纔日益增長的技能要求，將復雜的金融現象轉化為可量化、可分析、可優化的模型，最終在競爭激烈的金融市場中建立起獨特的數據分析優勢。本書的詳盡注釋和豐富的代碼示例，確保瞭即便是統計學背景較弱的金融從業者，也能快速上手，將所學知識轉化為實實在在的分析能力。

评分☆☆☆☆☆

作為一名金融領域的初學者，我對統計學和R語言都感到有些畏懼，但這本書用一種非常友好和循序漸進的方式，化解瞭我的不安。它避免瞭枯燥的數學推導，更多地關注於概念的理解和實際的應用。每當遇到一個我不太理解的統計概念，書中總會用非常生動的比喻或者形象的圖示來解釋，讓我能夠快速建立起直觀的認識。而R語言的學習，也因為有瞭這些實際金融場景的引導，變得不再枯燥乏味，我甚至開始享受在代碼的世界裏探索金融規律的過程，這真的是一個非常寶貴的學習體驗。

评分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是它對於金融數據的洞察力，不僅僅停留在錶麵，而是深入到瞭數據背後所蘊含的規律和驅動因素。它教會我如何從海量的數據中挖掘有價值的信息，如何識彆市場中的潛在風險和機會，以及如何利用統計學工具來做齣更明智的投資決策。尤其是在處理一些非綫性的、復雜的金融關係時，書中提供的模型和方法，都給我帶來瞭全新的視角和啓發，讓我認識到，金融分析遠不止是簡單的數字遊戲，更是一種對未知世界的探索和預判。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，我隻能說，簡直是教科書級彆的嚴謹，但也恰恰是這種嚴謹，讓我對金融數據分析的每一個概念都理解得更加透徹。作者在闡述理論時，總能層層遞進，從最基礎的統計概念講起，逐步深入到更復雜的模型和應用，邏輯鏈條清晰得幾乎沒有斷點。而且，他/她引用瞭大量實際的金融案例，這些案例既有代錶性，又充滿瞭現實意義，使得抽象的理論一下子變得鮮活起來，仿佛我不是在紙上閱讀，而是在真實的交易大廳裏，親身感受著市場波動和數據分析的力量。

评分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠真正幫助我掌握R語言在金融領域應用的實操性指南，而這本書無疑滿足瞭我的期望。它不僅僅是理論的堆砌，更重要的是，每一章都配有詳細的R語言代碼示例，這些代碼可以直接運行，並且清晰地解釋瞭每一步操作的意義和目的。我嘗試著跟著書中的例子，一步一步地復現那些分析過程，從數據清洗、特徵工程到模型構建和評估，整個過程都順暢無比。這種“跟著做，就能學會”的學習方式，對於我這種動手能力比較強的人來說，簡直是太棒瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書的包裝和設計真的很有心，封麵是一種沉靜的藍色，搭配上銀色的書名，顯得非常專業和大氣，一看就知道是那種適閤在學術場閤或者作為案頭常備的書。書頁的紙質也很好，摸起來厚實而有韌性，翻閱起來不會有廉價感，印刷清晰，排版也舒服，即使長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞。我特彆喜歡它那種硬殼精裝的質感，拿在手裏很有分量，感覺就像一本傳世之作，擺在書架上也是一道亮麗的風景綫，每次看到它，都會勾起我想去深入探索金融世界奧秘的衝動。

评分☆☆☆☆☆

太棒了

评分☆☆☆☆☆

书不错，不过要慢慢看

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非常便宜，凑300-100，叠加200-10的，希望以后还有券

评分☆☆☆☆☆

教材，很薄的一本

评分☆☆☆☆☆

刚入门，书质量还好。内容还不清楚实用性如何。

评分☆☆☆☆☆

大师作品，值得品读!

评分☆☆☆☆☆

好书，非常喜欢，很有趣

评分☆☆☆☆☆

挺便宜的，就是到11月了活动没有了

评分☆☆☆☆☆

内容清晰，是专业入门的好书