R語言：深入淺齣財經計量 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• R語言
• 財經計量
• 計量經濟學
• 金融
• 數據分析
• 統計建模
• 投資分析
• 時間序列
• 迴歸分析
• 量化金融

R所提供的統計與繪圖功能非常完整且豐富，不因它是個免費的軟體而有絲毫遜色，特彆是種類多元的視覺化繪圖功能，本書重點在於以經濟計量方法和數量財務兩塊的模型作主軸撰寫，除瞭門檻模式(Threshold)和多變量GARCH，也包括作者自行開發的套件pdR(Panel Data Regression)和iClick。此外，書中也著重解決問題的程式設計，不隻是介紹函數呼叫自己而已。

　　本書為您一一整理函數計算與範例程式說明以及圖錶的介紹，讀者可以透過「概念說明」及「實例」操作來處理數據分析，並從資料分析、統計方法、數量財務專題等三個領域介紹實用的範例，讓你在最短時間可以操作R語言。

本書特色

　　★ 認識資料分析的統計原則
　　★ 探討經濟計量的R程式說明
　　★ 概念說明財經計量方法
　　★ 財經計量方法的實例操作
 

好的，這是一本關於應用統計學在金融領域實戰的圖書簡介，內容側重於現代金融數據分析和建模，不涉及R語言在財經計量中的具體應用。 --- 書籍名稱：金融數據分析與建模：從原理到實踐 書籍簡介 內容概述： 本書旨在為金融領域的專業人士、數據分析師以及對量化金融感興趣的研究者提供一套係統、深入且高度實用的數據分析與建模框架。在當前金融市場日益復雜、數據量呈爆炸性增長的背景下，傳統的經驗法則和簡單統計方法已難以應對市場的波動與風險。本書聚焦於如何利用先進的統計學工具、機器學習算法和大數據技術，來解決實際的金融問題，包括資産定價、風險管理、投資組閤優化以及市場預測等核心領域。 全書結構嚴謹，內容兼顧理論深度與實戰應用。我們不追求對復雜數學公式的純粹推導，而是側重於理解核心概念背後的金融經濟學意義，並強調模型在真實市場數據上的穩健性與有效性。 核心章節與主題深度解析： 第一部分：金融數據基礎與預處理 本部分奠定瞭進行有效金融建模的數據基礎。我們首先探討金融數據的特性，包括時間序列數據的自相關性、非平穩性、尖峰厚尾現象，以及高頻數據的噪聲處理。 1. 金融時間序列的特性與挑戰： 詳細分析瞭金融數據中的波動率聚類（Volatility Clustering）、杠杆效應（Leverage Effect）和異方差性。這些特性是構建有效模型的首要障礙。 2. 數據清洗與特徵工程： 重點介紹如何處理缺失值、異常值（例如閃崩數據）以及如何構建用於模型訓練的有效特徵。我們探討瞭如何從原始價格數據中提取齣技術指標、市場微觀結構信息（如訂單簿深度）等具有預測力的特徵。 3. 數據降維與可視化： 介紹主成分分析（PCA）在降低金融因子空間維度中的應用，以及使用高級可視化技術（如熱力圖、交互式圖錶）來揭示市場結構和數據分布的潛在關係。 第二部分：經典計量經濟學模型在金融中的應用 雖然本書不聚焦於某一特定編程語言的教學，但對經典計量模型的原理及其在金融中的適用性進行瞭詳盡闡述。 1. 綫性迴歸的局限與擴展： 探討瞭標準OLS模型在存在多重共綫性、異方差性時的修正方法，並引入瞭穩健迴歸技術。 2. 波動率建模： 這是金融時間序列分析的核心。本書詳細介紹瞭 ARCH/GARCH族模型（包括EGARCH, GJR-GARCH），並展示瞭如何利用這些模型來準確預測未來波動率，這對期權定價和風險價值（VaR）的計算至關重要。 3. 協整與長期關係： 深入講解瞭單整（Integrated）時間序列的概念，並展示瞭如何使用協整檢驗（如Johansen檢驗）來識彆資産間的長期均衡關係，為配對交易策略提供理論支撐。 4. 因子模型： 詳細剖析瞭CAPM、Fama-French三因子模型乃至多因子模型的結構和參數估計方法，旨在理解驅動資産收益的主要係統性風險來源。 第三部分：麵嚮預測的高級統計與機器學習方法 隨著計算能力的提升，機器學習已成為金融建模的主流工具。本部分著重於如何將這些非綫性模型有效地應用於金融預測任務。 1. 非參數迴歸與平滑技術： 介紹局部加權散點平滑（LOWESS）等技術，用於捕捉市場數據中不依賴於特定函數形式的復雜趨勢。 2. 分類與迴歸樹（CART）及集成學習： 重點闡述隨機森林（Random Forest）和梯度提升機（GBM）在信用風險評估（違約預測）和資産價格方嚮預測中的應用。我們將討論如何處理集成模型中的過擬閤問題，以及特徵重要性的排序分析。 3. 支持嚮量機（SVM）： 探討SVM在綫性不可分數據分類任務中的優勢，特彆是將其應用於高頻交易信號的識彆。 4. 神經網絡基礎與應用： 引入基礎的多層感知器（MLP），用於構建非綫性映射模型。我們關注如何結構化輸入層和輸齣層以適應金融時間序列的特性，並討論激活函數和損失函數在金融場景下的選擇。 第四部分：風險管理與投資組閤優化的高級框架 本部分將理論模型轉化為實際的風險管理和資産配置決策工具。 1. 風險度量： 不僅限於傳統的VaR計算，還深入探討瞭條件風險價值（CVaR）的優勢及其計算方法，強調瞭尾部風險的捕獲。 2. 投資組閤理論的擴展： 在馬科維茨均值-方差模型的基礎上，引入瞭考慮交易成本、流動性約束和非正態迴報分布的約束優化技術，指導構建更具實戰意義的最優投資組閤。 3. 壓力測試與情景分析： 介紹如何基於曆史極端事件或假設的未來經濟情景，對投資組閤進行穩健性檢驗。 本書特色： 強調金融直覺： 所有模型講解都緊密聯係金融經濟學的邏輯基礎，確保讀者不僅知道“如何做”，更知道“為什麼這麼做”。 案例驅動： 大量穿插來自全球市場（股票、債券、外匯、大宗商品）的真實數據案例分析，展示模型選擇、參數估計到結果解釋的全流程。 模型評估與選擇： 提供瞭係統性的模型診斷和性能評估框架，如信息準則、交叉驗證、迴測機製，幫助讀者選擇最適閤特定金融任務的模型。 目標讀者： 量化分析師、金融工程師、資産管理從業者、風險管理專傢、金融工程與經濟學研究生。本書要求讀者具備基礎的統計學知識和綫性代數概念，但不需要深厚的編程背景，重點在於方法論的理解和應用。

作者簡介

何宗武

　　現職
　　世新大學特聘教授
　　世新大學財務金融學係 教授

　　學曆
　　美國猶他大學(University of Utah)經濟學 博士

　　專長
　　國際金融、資産定價、應用數量方法

　　經曆
　　世新大學財務金融學係 教授
　　世新大學財務金融學係 副教授
 

Part 1 資料分析初步
Chapter 0 最簡單的統計分析原理
0.1 統計分析原理
0.2 函數原理和資料分析
0.3 再進一步

Chapter 1 R 的基本環境與Installation
1.1 R 與網路資源
1.2 裝置係統程式
1.3 更改語言模式

Chapter 2 R 的IDE 模式
2.1 R Commander
2.2 Deducer
2.3 RStudio

Chapter 3 資料結構和基礎處理
3.1 R 的資料結構(data structure)
3.2 資料處理(data manipulation)

Chapter 4 資料存取和基本處理
4.1 外部資料讀取
4.2 資料之基本統計分析, library(fBasics)
4.3 網路資料下載
4.4 資料庫讀取--MySQL範例
4.5 資料錶處理的函數

Chapter 5 探索性資料分析和視覺化
5.1 資料性質之視覺化分析
5.2 繪圖函數plot()
5.3 3D 立體繪圖
5.4 Imaging Correlation 相關性影像圖
5.5 lattice 和Multi-way
5.6 Map
5.7 其他

Part 2 經濟計量方法
Chapter 6 迴歸分析方法
6.1 基礎綫性迴歸原理--最小平方法
6.2 單變數綫性迴歸
6.3 連續變數綫性復迴歸
6.4 因子和交互效果
6.5 迴歸診斷檢定
6.6 簡單時間序列迴歸：dynlm()
6.7 綫性重閤檢定

Chapter 7 時間序列入門
7.1 時間序列性質
7.2 時間序列資料建立與繪圖
7.3 單筆時間序列性質
7.4 ARMA process
7.5 序列相關與檢定
7.6 時間序列預測
7.7 ARIMA 和Seasonal ARIMA 的自動配置
7.8 VAR 多變量

Chapter 8 波動分析
8.1 單變量GARCH 原理
8.2 簡單單變量GARCH, 套件tseries
8.3 超專業GARCH 套件, rugarch
8.4 多變量GARCH, 套件rmgarch

Chapter 9 非定態時間序列
9.1 單根問題
9.2 共整分析
9.3 具門檻的單根過程

Chapter 10 時間序列之結構變動
10.1 基本原理認識
10.2 Bai-Perron (1998, 2003)和Zeileis et al. (2003, 2010) 的方法

Part 3 數量財務專題
Chapter 11 價差與計量套利
11.1 價差原理
11.2 風險溢酬的進階應用

Chapter 12 R 的金融工具箱
12.1 時間序列物件三大套件
12.2 fBasics 套件的財務時間序列性質摘要
12.3 fAssets 套件的風險與報酬
12.4 PerformanceAnalytics 套件的績效指標
12.5 quantmod 套件的技術分析
12.6 程式撰寫簡單技巧

Chapter 13 風險與投資組閤分析
13.1 資産選擇初步
13.2 多角化投資組閤與迴測

Chapter 14 金融大數據的處理
14.1 bigmemory
14.2 FF
14.3 bigmemory測試範例
14.4 高頻率時間序列的時間格式

Appendix A 廣義綫性模式GLM
A.1 二元變數之Probit/Logit GLM
A.2 多元排序變數之Probit/Logit GLM
A.3 計數型變數之Poisson GLM
A.4 多元選擇 GLM—Multinomial Probit/Logit
 

评分☆☆☆☆☆

這是一本讓我印象非常深刻的書。在翻閱《R語言：深入淺齣財經計量》之前，我嘗試過一些其他的計量經濟學書籍，但它們往往過於理論化，或是使用的軟體已經比較老舊，學習起來總覺得有些脫節。而這本書最大的亮點，就在於它將R語言這樣一個現代、強大且免費開源的軟體，與財經計量的主題做瞭完美的結閤。我尤其喜歡書中對於不同計量模型的介紹，像是時間序列分析、迴歸分析等，作者都用非常清晰易懂的方式進行瞭解釋，並且搭配R語言的程式碼範例，讓我們能夠親手操作。我試著跟著書中的範例，下載瞭一些真實的財經數據，並用R語言進行分析。剛開始難免會遇到一些小問題，像是語法錯誤或是數據處理上的不順，但書中詳盡的解釋和貼心的提示，都幫助我一一剋服。更重要的是，透過實際操作，我發現R語言在處理大規模數據、進行複雜圖錶繪製以及實現先進計量模型時，都展現齣驚人的效率和彈性。這本書不隻教你理論，更教會你如何運用工具解決實際問題，這對我來說是學習過程中非常寶貴的一課。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，對於財經領域的計量分析，我總覺得自己像是站在迷霧之中，雖有心探索，卻常常被複雜的數學模型和陌生的統計軟體弄得暈頭轉嚮。這次偶然翻到《R語言：深入淺齣財經計量》這本書，真的像是撥雲見日！書名就很直接地說明瞭它的重點：結閤瞭近年來在學術界和業界都備受推崇的R語言，來處理財經領域的實際問題。我最欣賞的一點是，作者並沒有一開始就丟齣艱澀的理論，而是從最基礎的R語言語法和安裝入門，就像一位耐心的老師，一步一步引導我進入這個強大的工具。對於我這種對程式設計不太熟悉的人來說，這點真的太重要瞭！而且，書中大量的範例程式碼，都緊密結閤瞭財經的實際應用，例如股價預測、風險管理、資產配置等等，讓我能立刻看到R語言在這些問題上的威力。我特別期待能夠透過書中的教學，自己動手實踐，從數據的清洗、整理，到模型的建立、驗證，一步步完成一個完整的財經計量分析流程。這本書讓我感覺，學習財經計量不再是遙不可及的目標，而是透過R語言這個得力助手，變得觸手可及。

评分☆☆☆☆☆

老實說，在還沒接觸《R語言：深入淺齣財經計量》之前，我對R語言這個軟體的印象僅止於「聽說」它很強大，但具體能做些什麼，或者如何入門，我一直沒有太清晰的概念。閱讀這本書的過程，就像是在進行一場知識的探險。作者並沒有將 R 語言的語法單獨列齣來，而是將其巧妙地融入到財經計量的各個應用場景中。從最基礎的數據載入、處理，到進階的迴歸分析、麵闆數據模型，每一個章節都圍繞著一個具體的財經問題展開，然後示範如何使用 R 語言來解決。我特別欣賞書中對於模型假設、結果解讀的深入探討，這讓我不僅學會瞭如何「操作」R 語言，更理解瞭背後的統計原理和財經意涵。舉例來說，在討論時間序列模型時，作者不僅展示瞭如何建立 ARIMA 模型，還詳細解釋瞭殘差分析、模型診斷的重要性，以及如何根據這些結果來判斷模型的適用性。這種循序漸進、理論與實踐並重的教學方式，讓我受益匪淺，也對 R 語言在財經計量領域的應用有瞭更全麵、更深入的認識。

评分☆☆☆☆☆

一直覺得財經計量分析，聽起來很高深，好像是統計學係或是經濟係的高材生纔會碰觸的領域。但這次因為工作需要，接觸到瞭《R語言：深入淺齣財經計量》，我纔發現，其實透過好的工具和係統性的引導，我們也能夠掌握這些分析方法。這本書讓我最驚喜的是，它並沒有讓我感覺到強烈的「學習壓力」。作者以非常接地氣的語氣，從 R 語言的安裝、基礎操作開始，一點一滴地建立起我的信心。書中許多的例子，都取材自我們日常接觸的財經新聞和數據，像是房價的趨勢分析、股票市場的波動性預測等等，讓我立刻就能感受到學習內容的實用性和相關性。我非常喜歡書中對於不同統計檢驗的介紹，以及如何透過 R 語言來執行這些檢驗，並解讀其結果。透過書中的引導，我開始能夠更客觀、更科學地看待一些財經現象，而不隻是憑感覺。這本書不僅是一本工具書，更像是一位引路人，帶我進入瞭財經計量分析的奇妙世界。

评分☆☆☆☆☆

對於許多在金融業工作的朋友來說，不斷精進專業技能是保持競爭力的關鍵。《R語言：深入淺齣財經計量》這本書，正是一本能夠幫助我們提升分析能力的利器。我認為作者在內容編排上非常用心，他清楚地知道讀者在學習過程中可能會遇到的難點，並針對這些難點提供瞭詳盡的說明和解決方案。例如，對於初學者而言，如何有效地管理和清理數據往往是第一個挑戰，書中就花瞭相當大的篇幅來介紹 R 語言在數據預處理方麵的各種技巧，例如遺失值處理、異常值檢測、數據轉換等等。這些都是在進行實際分析前不可或缺的步驟。除此之外，書中還涵蓋瞭許多在財經領域中常見的計量模型，並且提供瞭相對應的 R 語言實現方法。最重要的是，作者在講解模型時，並沒有忽略對模型背後假設的討論，這使得讀者在應用模型時，能夠更加謹慎，並且理解模型的局限性。我認為這本書不僅適閤初學者，對於已經有一定計量基礎，但想將 R 語言應用到財經分析上的讀者，也會有很大的幫助。