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金融数据统计分析 基于R语言实例 版权信息
- ISBN：9787111758174
- 条形码：9787111758174 ; 978-7-111-75817-4
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
金融数据统计分析 基于R语言实例 本书特色
本书是著名统计学家James E. Gentle撰写的金融数据统计分析教材，结合金融数据的特点，把统计方法与R软件实现紧密联系，自成体系，即有对统计学、计量经济方法原理的介绍，又有各种具体的应用实例、程序代码，还列出了供读者深入学习的参考文献和注释说明。因此，不管是金融数据统计分析的初学者，还是有一定统计和计量分析基础的读者，都可以从阅读和学习本书中获益良多。
金融数据统计分析 基于R语言实例 内容简介
本书涵盖了使用统计分析和数据科学方法对财务数据进行建模和分析的方法。第1章概述了金融市场，描述了市场运作并使用探索性数据分析来说明金融数据的性质。第2章介绍了探索性数据分析的方法，尤其是图形方法，并在实际财务数据上进行了说明。第3章介绍了可用于财务分析的概率分布，特别是重尾分布，并介绍了计算机模拟财务数据的方法。第4章介绍了统计推断的基本方法，尤其是在分析中使用线性模型，第5章介绍了时间序列的方法，其中特别强调了适用于财务数据分析的模型和方法。附录还描述了如何使用R从互联网获取当前财务数据。
金融数据统计分析 基于R语言实例 目录
目 录
译者序
前言
第1章 金融数据的性质1
1.1 金融时间序列3
1.1.1 自相关系数5
1.1.2 平稳性5
1.1.3 时间尺度和数据加总6
1.2 金融资产和市场9
1.2.1 市场和监管机构11
1.2.2 利息14
1.2.3 资产收益率20
1.2.4 股票价格、公平市场价值23
1.2.5 股票分割、股利和资本收益32
1.2.6 指数和“市场”34
1.2.7 衍生资产43
1.2.8 空头头寸45
1.2.9 资产的投资组合：分散和
对冲46
1.3 收益率的频率分布53
1.3.1 位置和尺度55
1.3.2 偏度56
1.3.3 峰度57
1.3.4 多元数据57
1.3.5 正态分布61
1.3.6 q-q图64
1.3.7 异常值66
1.3.8 其他统计度量方法66
1.4 波动率69
1.4.1 收益率的时间序列69
1.4.2 度量波动率：历史波动率和隐含
波动率72
1.4.3 波动率指数：VIX76
1.4.4 隐含波动率曲线78
1.4.5 风险评估与管理79
1.5 市场动态83
1.6 关于金融数据的典型事实89
注释和深入阅读90
练习和复习题92
附录A1：使用R获取和分析金融
数据95
第2章 金融数据的探索性分析141
2.1 数据缩减142
2.1.1 简单概括统计量142
2.1.2 数据中心化和标准化143
2.1.3 多元数据的简单概括统计量143
2.1.4 变换143
2.1.5 识别异常观察值145
2.2 经验累积分布函数145
2.3 概率密度的非参数估计149
2.3.1 分箱数据149
2.3.2 核密度估计150
2.3.3 多元核密度估计量152
2.4 探索性分析中的图形法152
2.4.1 时间序列图153
2.4.2 直方图153
2.4.3 箱线图154
2.4.4 密度图155
2.4.5 二元数据156
2.4.6 q-q图157
2.4.7 R中的图形161
注释和深入阅读165
练习165
第3章 可观察事件模型使用的概率
分布169
3.1 随机变量和概率分布170
3.1.1 离散随机变量171
3.1.2 连续随机变量174
3.1.3 随机变量的线性组合：期望和
分位数177
3.1.4 生存函数和风险函数178
3.1.5 多元分布178
3.1.6 多元分布中变量之间的
相关性180
3.1.7 连接函数183
3.1.8 多元随机变量的变换185
3.1.9 顺序统计量的分布186
3.1.10 渐近分布：中心极限定理187
3.1.11 概率分布的尾部189
3.1.12 随机变量序列：随机过程192
3.1.13 股票价格的扩散过程与期权
定价193
3.2 一些有用的概率分布195
3.2.1 离散分布196
3.2.2 连续分布197
3.2.3 多元分布204
3.2.4 对建模有用的一般分布族205
3.2.5 构造多元分布215
3.2.6 数据生成过程建模216
3.2.7 概率分布的R函数216
3.3 随机变量的模拟219
3.3.1 均匀随机数219
3.3.2 生成非均匀随机数220
3.3.3 在R中模拟数据223
注释和深入阅读225
练习226
第4章 统计模型与推断方法232
4.1 统计模型232
4.1.1 拟合统计模型235
4.1.2 变差的度量和分解236
4.1.3 线性模型237
4.1.4 非线性方差稳定化变换239
4.1.5 参数模型和非参数模型239
4.1.6 贝叶斯模型240
4.1.7 时间序列模型240
4.2 统计建模的标准与方法240
4.2.1 估计量及其性质240
4.2.2 统计建模方法242
4.3 统计建模的优化：*小二乘法和
*大似然估计法248
4.3.1 一般优化问题248
4.3.2 *小二乘法252
4.3.3 *大似然法258
4.3.4 处理优化问题的R函数260
4.4 统计推断261
4.4.1 置信区间263
4.4.2 检验统计假设265
4.4.3 预测268
4.4.4 贝叶斯模型推断268
4.4.5 再抽样方法：自助法273
4.4.6 稳健统计方法275
4.4.7 尾部指数的估计277
4.4.8 风险值和预期损失的估计280
4.5 描述变量之间关系的模型283
4.5.1 主成分284
4.5.2 回归模型287
4.5.3 线性回归模型290
4.5.4 线性回归模型：回归变量293
4.5.5 线性回归模型：单个观察值和
残差297
4.5.6 线性回归模型：例子303
4.5.7 非线性模型313
4.5.8 在R中指定模型317
4.6 评估模型的充分性318
4.6.1 拟合优度检验；正态性检验318
译者序
前言
第1章 金融数据的性质1
1.1 金融时间序列3
1.1.1 自相关系数5
1.1.2 平稳性5
1.1.3 时间尺度和数据加总6
1.2 金融资产和市场9
1.2.1 市场和监管机构11
1.2.2 利息14
1.2.3 资产收益率20
1.2.4 股票价格、公平市场价值23
1.2.5 股票分割、股利和资本收益32
1.2.6 指数和“市场”34
1.2.7 衍生资产43
1.2.8 空头头寸45
1.2.9 资产的投资组合：分散和
对冲46
1.3 收益率的频率分布53
1.3.1 位置和尺度55
1.3.2 偏度56
1.3.3 峰度57
1.3.4 多元数据57
1.3.5 正态分布61
1.3.6 q-q图64
1.3.7 异常值66
1.3.8 其他统计度量方法66
1.4 波动率69
1.4.1 收益率的时间序列69
1.4.2 度量波动率：历史波动率和隐含
波动率72
1.4.3 波动率指数：VIX76
1.4.4 隐含波动率曲线78
1.4.5 风险评估与管理79
1.5 市场动态83
1.6 关于金融数据的典型事实89
注释和深入阅读90
练习和复习题92
附录A1：使用R获取和分析金融
数据95
第2章 金融数据的探索性分析141
2.1 数据缩减142
2.1.1 简单概括统计量142
2.1.2 数据中心化和标准化143
2.1.3 多元数据的简单概括统计量143
2.1.4 变换143
2.1.5 识别异常观察值145
2.2 经验累积分布函数145
2.3 概率密度的非参数估计149
2.3.1 分箱数据149
2.3.2 核密度估计150
2.3.3 多元核密度估计量152
2.4 探索性分析中的图形法152
2.4.1 时间序列图153
2.4.2 直方图153
2.4.3 箱线图154
2.4.4 密度图155
2.4.5 二元数据156
2.4.6 q-q图157
2.4.7 R中的图形161
注释和深入阅读165
练习165
第3章 可观察事件模型使用的概率
分布169
3.1 随机变量和概率分布170
3.1.1 离散随机变量171
3.1.2 连续随机变量174
3.1.3 随机变量的线性组合：期望和
分位数177
3.1.4 生存函数和风险函数178
3.1.5 多元分布178
3.1.6 多元分布中变量之间的
相关性180
3.1.7 连接函数183
3.1.8 多元随机变量的变换185
3.1.9 顺序统计量的分布186
3.1.10 渐近分布：中心极限定理187
3.1.11 概率分布的尾部189
3.1.12 随机变量序列：随机过程192
3.1.13 股票价格的扩散过程与期权
定价193
3.2 一些有用的概率分布195
3.2.1 离散分布196
3.2.2 连续分布197
3.2.3 多元分布204
3.2.4 对建模有用的一般分布族205
3.2.5 构造多元分布215
3.2.6 数据生成过程建模216
3.2.7 概率分布的R函数216
3.3 随机变量的模拟219
3.3.1 均匀随机数219
3.3.2 生成非均匀随机数220
3.3.3 在R中模拟数据223
注释和深入阅读225
练习226
第4章 统计模型与推断方法232
4.1 统计模型232
4.1.1 拟合统计模型235
4.1.2 变差的度量和分解236
4.1.3 线性模型237
4.1.4 非线性方差稳定化变换239
4.1.5 参数模型和非参数模型239
4.1.6 贝叶斯模型240
4.1.7 时间序列模型240
4.2 统计建模的标准与方法240
4.2.1 估计量及其性质240
4.2.2 统计建模方法242
4.3 统计建模的优化：*小二乘法和
*大似然估计法248
4.3.1 一般优化问题248
4.3.2 *小二乘法252
4.3.3 *大似然法258
4.3.4 处理优化问题的R函数260
4.4 统计推断261
4.4.1 置信区间263
4.4.2 检验统计假设265
4.4.3 预测268
4.4.4 贝叶斯模型推断268
4.4.5 再抽样方法：自助法273
4.4.6 稳健统计方法275
4.4.7 尾部指数的估计277
4.4.8 风险值和预期损失的估计280
4.5 描述变量之间关系的模型283
4.5.1 主成分284
4.5.2 回归模型287
4.5.3 线性回归模型290
4.5.4 线性回归模型：回归变量293
4.5.5 线性回归模型：单个观察值和
残差297
4.5.6 线性回归模型：例子303
4.5.7 非线性模型313
4.5.8 在R中指定模型317
4.6 评估模型的充分性318
4.6.1 拟合优度检验；正态性检验318
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金融数据统计分析 基于R语言实例 作者简介
詹姆斯·E. 金特尔（James E. Gentle）曾任乔治·梅森大学计算统计学教授，也是美国统计协会和美国科学促进会等多个学术机构的成员。他曾担任The American Statistician（1989—1990）的副主编，以及多个计算统计学期刊的编辑，目前担任Communications in Statistics的资深编辑。他主要从事计算统计、模拟、计算金融等方面的研究，已经出版了多本统计相关书籍。
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