具体描述
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。本书有配套的网站（http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/introTS），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。
本书是高年级本科生或研究生学习时间序列分析和商务统计学的优秀入门教材。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，该书也是极佳的参考书。
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)”。
目录信息
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
索引302
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
这本书的封面设计简洁大气，蓝白相间的色调给人一种专业而严谨的感觉，封面上“金融数据分析导论：基于R语言”几个字清晰有力，一看便知其核心内容。虽然我还没有开始深入阅读，但仅凭这份初步印象，就觉得它是一本值得期待的入门读物。我是一名对金融领域充满好奇的在校大学生，虽然对量化分析有所耳闻，但实际操作却知之甚少。市面上关于金融分析的书籍琳琅满目，但很多都过于理论化，或者需要深厚的编程基础，这让我望而却步。而这本书的书名明确指出了“导论”和“基于R语言”，这让我看到了希望。R语言作为一种开源的数据分析工具，其易学易用的特性一直为我所津津乐道，如果能结合金融这个热门领域，那无疑是锦上添花。我非常期待书中能够从零开始，循序渐进地讲解金融数据分析的基本概念和常用方法，并且能够通过R语言的实例操作来加深理解。例如，如何获取金融市场数据？如何进行数据清洗和预处理？如何运用图表直观地展示金融数据？这些都是我非常感兴趣的问题，希望能在这本书中找到答案。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往金融数据分析世界的大门，我迫不及待地想踏入其中，探索未知的奥秘。
评分这本书的装帧质量相当不错，纸张厚实，印刷清晰，翻阅起来手感很好，这对于一本需要经常翻阅的工具书来说，是非常重要的考量因素。我是一名刚入职不久的金融从业者，工作内容涉及一些基础的数据整理和初步分析，但总感觉理论功底不够扎实，尤其是在面对日益复杂和庞大的金融市场数据时，常常感到力不从心。虽然公司提供了一些内部培训，但内容相对零散，缺乏系统性。我一直在寻找一本能够帮助我建立起完整金融数据分析框架的教材，并且能够将理论与实践相结合。这本书的书名正好契合了我的需求——“金融数据分析导论”，表明它是一本适合入门的读物，而“基于R语言”则意味着它提供了实际操作的工具。我特别希望书中能够涵盖金融市场中常见的几种数据类型，例如股票价格、交易量、宏观经济指标等等，并介绍如何使用R语言高效地读取、整理和初步处理这些数据。同时，我也期待书中能介绍一些基础的金融指标的计算和解读方法，比如移动平均线、波动率等，以及如何运用R语言进行可视化展示，帮助我更好地理解数据背后的含义，从而提升工作效率和分析能力。
评分这本书的题目“金融数据分析导论：基于R语言”非常直观地传递了其核心内容，这让我眼前一亮。我是一名专注于金融建模的博士生，目前的研究方向需要大量的数据处理和模型构建，我一直在寻找一本能够系统性地介绍金融数据分析方法，并且能够以R语言为载体，提供高质量代码示例的教材。市面上关于金融数据分析的书籍不少，但有些过于偏重理论，缺乏实际操作指导，而有些则更侧重于工具的使用，却忽略了理论基础的讲解。这本书的“导论”二字，预示着它将是一个很好的起点，而“基于R语言”则表明了其实践性。我期望书中能够详细介绍各种金融数据类型（如交易数据、宏观经济数据、公司财报数据等）的获取、清洗、转换和探索性数据分析（EDA）的方法，并给出清晰的R语言实现步骤。更重要的是，我希望书中能够涵盖一些前沿的金融数据分析技术，例如机器学习在金融欺诈检测、信用评分、量化交易策略开发中的应用，以及深度学习在金融文本分析、情绪分析等方面的应用，并能够提供相应的R语言代码和解释，帮助我更深入地理解和掌握这些先进的技术，为我的学术研究提供有力的支持。
评分从这本书的标题来看，它似乎为那些想要在金融领域深入探索的读者提供了一个坚实的基础，特别是对于那些希望借助R语言的力量来驾驭海量金融数据的学习者而言。我是一名有着多年金融行业经验的资深人士，虽然对传统的金融分析方法了如指掌，但近年来，随着大数据和人工智能的兴起，金融分析的范式正在发生深刻的变化。我深知掌握新的分析工具和技术的重要性，而R语言在数据科学领域的广泛应用，尤其是在金融领域的潜力，让我非常关注。我希望这本书不仅仅是停留在基础概念的介绍，而是能够更进一步，深入探讨一些在实际金融分析中常用的统计模型和机器学习算法，并详细讲解如何用R语言来实现这些模型。例如，如何构建时间序列模型来预测股票价格？如何使用回归分析来评估不同因素对资产回报的影响？如何运用聚类分析来识别市场上的投资组合？我期待书中能够提供清晰的代码示例和详细的解释，帮助我理解这些高级方法的原理和应用，从而能够将学到的知识快速地应用到我的实际工作中，提升我的分析能力和竞争力。
评分这本书的书名本身就充满了吸引力，它明确了其研究领域是“金融数据分析”，并且采用了当下非常流行的“R语言”作为主要工具。我是一名对金融市场充满热情，但又缺乏专业背景的跨界学习者，我之前在其他领域有过一些数据分析的经验，但将这些经验应用到金融领域却感到无从下手。我了解到金融数据的独特性，例如其高频性、非平稳性以及背后复杂的驱动因素，这使得金融数据分析比其他领域的数据分析更具挑战性。我迫切希望这本书能够填补我在金融数据分析方面的知识空白，并为我提供一个清晰的学习路径。我期待书中能够从金融数据的本质出发，讲解如何理解和处理这些数据的特点，例如如何处理缺失值、异常值、如何进行特征工程等。同时，我也非常希望书中能够介绍一些针对金融数据的经典分析方法，比如风险管理、投资组合优化、以及一些常见的金融时间序列分析技术，并提供具体的R语言实现案例，让我能够通过实践来巩固所学知识。
评分写得较为一般，翻译太烂了，内容嘛，当作入门还好，
评分最喜欢这种手把手教的书。。。
评分查读全书，读过早期金融时序版本。这本书就是2010版极值统计前面的翻版，重合度我估计在九成左右。这本每一页都对着老版查读了。数据数据换成2011年的，例子inter股票换成康菲勒股票以外，断掉了老版比较难的内容，增加了一点例子和R代码运行结果，比如波动率那章GARCH变种模型这本书基本上都给出了R代码，换了RGARCH包，总的说，如果读过老版（2005，2010），这本书就不需要再买了，下个电子版对找一下增加的例子和推导就够了，比如微观结构那章增加了实际波动率模型，省略了复杂的多元ACD贝叶斯建模等等。这边书我查读了两个多小时，脑子里估计就五六处新增知识点，不多，加起来和老版相比可能就多了十几页。如果静读过老版，就不要买这本了。
评分写得较为一般，翻译太烂了，内容嘛，当作入门还好，
评分一边做项目一边看这本书 感觉吧 案例挺不错的 不过里面对于时间序列分析的解读 并不是很喜欢 不知道是翻译的问题还是原作就是这样 而且相比于金融时间序列分析而言 除了使用R和新案例以外 基本上就没有优势了 后者好歹也包含了MCMC方法好么 .. 所以这本书更加适合金融方面的人看吧 if是用来学习时间序列的话 个人并不是很推荐。
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