金融数据分析导论基于与R语言pdf下载-金融数据分析导论基于与R语言电子版完整免费版

编辑点评：金融数据分析导论基于与R语言电子版

本书由统计学领域著名专家所著，从基本的金融数据出发，讨论了这些数据的汇总统计和相关的可视化方法，之后分别介绍了商业、金融和经济领域中的基本时间序列分析和计量经济模型，小编为大家整理了本书的pdf版的，有需要的自行下载吧

内容简介 

本书由统计学领域著名专家所著，从基本的金融数据出发，讨论了这些数据的汇总统计和相关的可视化方法，之后分别介绍了商业、金融和经济领域中的基本时间序列分析和计量经济模型。

作者通过实际操作的方法介绍金融数据分析，选择使用免费的R软件和实际案例来展示书中所讨论方法的实现。书中抽象理论和实际应用并重，读者既能从中轻松学习金融计量模型，也能了解它们在现实世界中的丰富应用。

贯通全书，各章节通过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。

其中包含了书中涉及的R代码和额外的数据集供读者下载，通过这些读者可以创建自己的模拟分析，并检验对本书介绍的方法的理解程度

金融数据分析导论基于与R语言图书内内容预览

作者简介  

Ruey S. Tsay（蔡瑞胸）　美国芝加哥大学布斯商学院计量经济学与统计学的H.G.B. Alexander讲席教授，美国统计协会、数理统计学会以及英国皇家统计学会的会士，

中国台湾“中央研究院”院士。他是《Journal of Forecasting》的联合主编，也是《Asia-Pacific Financial Markets》、《Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics》和《Metron》等期刊的副主编。

Tsay教授在商务和经济预测、数据分析、风险管理以及过程控制等领域发表学术论文100多篇，还拥有美国专利“System and method for building a time series model (2005)”。

章节目录

目　　录
推荐序
译者序
前言
第1章　金融数据及其特征1
1.1　资产收益率1
1.2　债券收益和价格5
1.3　隐含波动率7
1.4　R软件包及其演示8
1.4.1　R软件包的安装9
1.4.2　Quantmod软件包9
1.4.3　R的基本命令11
1.5　金融数据的例子12
1.6　收益率的分布性质14
1.7　金融数据的可视化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　多元收益率25
习题27
参考文献27
第2章　金融时间序列的线性模型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　实践中AR模型的识别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模型定阶54
2.5.3　模型估计55
2.5.4　用MA模型预测55
2.6　简单ARMA模型58
2.6.1　ARMA（1,1）模型的性质59
2.6.2　一般ARMA模型60
2.6.3　ARMA模型的识别60
2.6.4　用ARMA模型进行预测63
2.6.5　ARMA模型的三种表示方式63
2.7　单位根非平稳性65
2.7.1　随机游动65
2.7.2　带漂移的随机游动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　季节模型74
2.9.1　季节差分75
2.9.2　多重季节模型77
2.9.3　季节哑变量82
2.10　带时间序列误差的回归模型84
2.11　长记忆模型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
习题96
参考文献97
第3章　线性时间序列分析案例学习99
3.1　每周普通汽油价格99
3.1.1　纯时间序列模型100
3.1.2　原油价格的使用102
3.1.3　应用滞后期的原油价格数据103
3.1.4　样本外预测104
3.2　全球温度异常值108
3.2.1　单位根平稳109
3.2.2　趋势非平稳112
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　一个替代模型125
3.3.3　模型比较128
3.3.4　使用首次申请失业救济金人数128
3.3.5　模型比较135
习题135
参考文献136
第4章　资产波动率及其模型137
4.1　波动率的特征137
4.2　模型的结构138
4.3　模型的建立140
4.4　ARCH效应的检验141
4.5　ARCH模型143
4.5.1　ARCH模型的性质144
4.5.2　ARCH模型的优点与缺点145
4.5.3　ARCH模型的建立145
4.5.4　例子149
4.6　GARCH模型154
4.6.1　实例说明156
4.6.2　预测的评估163
4.6.3　两步估计方法164
4.7　求和GARCH模型164
4.8　GARCH-M模型166
4.9　指数GARCH模型168
4.9.1　第一个示例169
4.9.2　模型的另一种形式170
4.9.3　第二个示例170
4.9.4　用EGARCH模型进行预测172
4.10　门限GARCH模型173
4.11　APARCH模型175
4.12　非对称GARCH模型177
4.13　随机波动率模型179
4.14　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　应用日开盘价、最高价、最低价和收盘价183
习题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　随时间变化的协方差和β值196
5.4　最小方差投资组合203
5.5　预测207
习题214
参考文献214
第6章　高频金融数据215
6.1　非同步交易215
6.2　交易价格的买卖报价差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　顺序概率值模型224
6.4.2　分解模型228
6.5　持续期模型232
6.5.1　日模式的成分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　处理市场微结构噪声247
6.6.2　讨论249
附录A　概率分布概览251
附录B　危险率函数253
习题254
参考文献255
第7章　极值理论、分位数估计与VaR257
7.1　风险测度和一致性257
7.1.1　风险值258
7.1.2　期望损失262
7.2　计算风险度量的注记263
7.3　风险度量制264
7.3.1　讨论267
7.3.2　多个头寸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　分位数与次序统计量276
7.5.2　分位数回归277
7.6　极值理论280
7.6.1　极值理论概览280
7.6.2　经验估计282
7.6.3　股票收益率的应用284
7.7　极值在VaR中的应用288
7.7.1　讨论289
7.7.2　多期VaR290
7.7.3　收益率水平290
7.8　超出门限的峰值291
7.8.1　统计理论292
7.8.2　超额均值函数293
7.8.3　估计294
7.8.4　另外一种参数化方法296
7.9　平稳损失过程298
习题299
参考文献300

学习 R 语言对金融分析人士有何意义？

对于金融行业不太了解.
不过我的一个朋友是股票操盘手.
大概也了解一些这个金融行业使用一些工具. 顺带我最近也在学习R语言. 说说个人感受.
R是用于统计分析、绘图的语言 .其实对于一直以商业为驱动 原则金融行业来说. 从来都不缺乏实用的工具. 而且据我了解有专门公司在这方面产品. 也是相当之成熟. 所以我的看法是对于那些固定 常见的业务 并不缺乏实用成熟的工具. 因为市场就是一抓一大把.,

说道这我一直很疑惑 你打算用R语言干什么？

就我的理解而言R这门也可以用来探索 分析现有数据并高效的成图. 让大数据图形化. 用于统计计算和统计制图。 但前提是如果已经其他软件做了这件事 为何还要自己手动Coding呢？ 

所以是对于常规业务是不需要 因为有软件做了 况且做的还很好.如果你是精算师 或是 某个特定市场前景 根据数据分析预测. 这个时候可能就需要R语言的帮助了,. 而使用好R必然有两个前提.

A: R语言分析需要有数据来源？
B: 如何快速熟练使用好R？

所以综上.
观点很简单对于常规业务真的没有必要大材小用. 常规的软件已经足够好用. 如果你有足够的时间学习Coding.也觉得通过自己编写数据模型分析预测 自己假设 . 这确实是一件很Cool的事情. 

但使用前提是需要解决我上面提到两个问题. 如果你想做的很好还需要你相当的耐心学好R自身.

其实R语言实际意义是规避了像那些商业软件内部代码不公开一样. 运算和分析规则只有内部人知道. 而普通用户和分析师不知情.  而R的目的则是在有数据的前提下

 可以自由的计算任何想计算的统计量或图形.其实它也避免了固定的商业分析中存在一些问题. 无法得到取截尾均值作为统计向量,. 能够很好规避统计分析方法不清的问题.

如下附上个人对R语言推荐一些书：

<<R和Ruby 数据分析之旅>>
2013年4月刚出的新书. 特点是不学术化. 采用Ruby和R两种语言 . 简单易学. 很适合入门或是计算机编程较差的同学. 因为本书实际操作性比较强.  另外就是淡化语言之身的内容. 

专注在R语言的运用解决实际问题和方案.,  能够让你从学习R语言细节脱身出来. 能够实际运用场景中能够感受这门语言的用户.这对入门来说 算是上一本不错的教材.

或是你在入门进阶对浩瀚的学习资料不知道怎么参考. 你可以看看一个老外写的
<<R语言初学者入门指南>> 或许能够明确一下你的方向.
传送门:
R语言初学者指南

当然 在R官方依然很多可用学习和使用参考的实例 传送门： The Comprehensive R Archive Network

如果你觉得这些入门东西还无法满足你对R语言好奇和满足? well
更加深入的内容可能还是值得你去研究一下,.如果你想用好R 你可以看看这本
<< R in Action>>
中文版也是最近刚出.传送门： R语言实战(china-pub首发)

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