金融数据分析 基于R语言

前言

我经常会被读者问到有关金融时间序列分析的问题你能否让金融数据分析更简单

些我也经常被我的学生问道如何简化实证研究工作统计学和金融学究竟存在怎样

的关系这些都是很重要的问题它们促使我编写这本入门教材

为了简化实证数据分析我决定使用软件进行所有的分析这样做是基于下面几

个原因第一软件在大多数平台上都能免费使用第二已有许多研究人员针对金

融数据开发出很好的软件包尤其是

3 '提供了许多有用的软件包第三软件

添加包的功能正在飞速增加并且这种趋势还会继续下去第四我写过一些简单的

代码用以在某些场合展示某些具体分析方法这些代码起两个作用其一它们能满

足我展示概念和方法的特殊需要其二更重要的是读者只要稍有一些软件的使用

经验就可以简单地修改这些代码和命令以适应他们的需要从而简化他们的金融数据分

析任务

为了使计量经济学和统计学的理论更简单易懂我尝试以一种简洁的方法来讲解

并应用大量实际案例来阐释这些内容本书共有&章其中两章为案例分析这两章的案

例揭示了统计学与金融学之间的联系其余章节用来帮助读者理解概念获取金融数据

分析的经验第#章介绍金融数据并讨论了汇总统计量和数据可视化的知识此外还

介绍了软件这样读者就可以应用它来探索金融数据第章介绍线性时间序列分析

的基本内容涵盖了商业金融和经济学中常用的一些简单计量经济模型在保持行文

简洁的同时我尝试使该章内容尽量全面该章还介绍了指数平滑预测法和模型比较方

法第$章介绍了$个案例学习'*其中使用的模型并不简单但是它们可以

帮助读者理解线性时间序列模型在实际应用中的价值和局限性第2章介绍资产波动率的

不同计算方法以及多种波动率模型其中讨论的方法包括应用日开盘价收盘价最

高价和最低价的方法同样我尝试使该章的内容尽量全面同时避免过多的理论细节

第"章介绍波动率模型在金融中的实际应用该章旨在帮助读者更好地理解波动率的期限

结构以及波动率在金融实践中的应用第%章介绍如何处理高频金融数据包括价格变

动交易强度以及实际波动率的简单模型最后第&章介绍用量化方法进行风险管理

包括风险值和条件风险值该章涵盖风险评估的重要计量经济学方法和统计学方法包

含基于极值理论和分位数回归的一些方法

本书包含许多图表和示例它们旨在简化金融数据分析的过程使结果容易理解

限于篇幅不可避免地省略了一些重要内容本书涵盖的内容与+)()

一书有部分重叠但是本书所用到的案例都是全新的

借此机会我感谢我的妻子如果没有她的关心和帮助本书就无法完成同时我

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