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    【作者】 何宗武 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  經濟管理類 
    【出版社】機械工業出版社 
    【ISBN】9787111629788
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787111629788
    作者:何宗武

    出版社:機械工業出版社
    出版時間:2019年07月 

        
        
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    內容簡介
    本書主要論述了概率、統計與R語言基礎,單變量和多變量時間序列分析,非線性時間序列分析,面板數據分析,高頻數據分析,並在*後選擇經濟金融領域幾個長盛不衰的研究範例,運用書中講解的模型,采用R語言去實現對計量模型結果的解讀。
    本書是為大眾讀者,特別是廣大經濟、金融專業的本科生和研究生讀者提供的研究模板和實證方法手冊。
    目錄
    目 錄
    Contents
    推薦序
    自序
    前言
    部分R語言及概率、統計基礎
    第1章R語言概覽 / 2
    1.1選擇R語言的理由 / 2
    1.2R的安裝 / 4
    1.3R使用概覽 / 6
    1.4常用的圖形用戶界面 / 10
    第2章數據結構及數據對像處理 / 21
    2.1數據類型 / 21
    2.2數據結構 / 22目 錄
    Contents
    推薦序
    自序
    前言
    部分R語言及概率、統計基礎
    第1章R語言概覽 / 2
    1.1選擇R語言的理由 / 2
    1.2R的安裝 / 4
    1.3R使用概覽 / 6
    1.4常用的圖形用戶界面 / 10
    第2章數據結構及數據對像處理 / 21
    2.1數據類型 / 21
    2.2數據結構 / 22
    2.3常規數據對像的處理 / 30
    2.4時間序列對像的處理 / 39
    第3章數據存取及預處理 / 51
    3.1數據文件讀取 / 51
    3.2數據的網絡獲取 / 57
    3.3數據庫訪問 / 65
    3.4數據處理常用函數 / 71
    3.5數據的基本統計分析 / 74
    第4章R的繪圖工具 / 79
    4.1數據分布特征的視覺化 / 79
    4.2基礎繪圖函數plot() / 82
    4.3多筆數據的視覺呈現 / 88
    4.4多因素分析與柵格圖 / 98
    4.5時間序列圖形的繪制 / 108
    4.6三維立體圖形的繪制 / 117
    4.7地圖相關圖形的繪制 / 119
    4.8函數曲線的繪制 / 122
    4.9圖形的外部存儲 / 123
    第5章概率與統計分析原理 / 125
    5.1統計分析原理 / 126
    5.2函數原理和數據分析 / 129
    5.3R的金融工具箱 / 131
    第6章線性模型 / 137
    6.1基礎線性回歸原理:小二乘法 / 137
    6.2單變量線性回歸 / 138
    6.連續變量線性回歸 / 144
    6.4因子和交互效果 / 146
    6.5回歸診斷檢驗 / 149
    6.6簡單時間序列回歸:dynlm() / 151
    6.7共線性檢驗 / 153
    第7章線性模型的擴展 / 155
    7.1廣義線性模型 / 155
    7.2穩健統計量 / 167
    第二部分單變量時間序列分析
    第8章時間序列的平穩性I (0)和I (1) / 174
    8.1時間序列性質 / 174
    8.2單筆時間序列性質 / 175
    8.3ARMA過程 / 182
    8.4序列相關的檢驗與修正 / 184
    8.5時間序列預測 / 186
    8.6ARIMA和季節ARIMA的自動配置 / 188
    8.7非平穩時間序列及其單位根檢驗 / 189
    第9章單變量GARCH模型 / 196
    9.1單變量GARCH原理 / 196
    9.2單變量GARCH的簡易操作 / 199
    9.3單變量GARCH的專業處理 / 206
    第三部分多變量時間序列分析
    第10章向量自回歸和誤差修正模型 / 214
    10.1平穩VAR多變量原理 / 214
    10.2R包與VAR程序範例 / 215
    10.3VECM的協整分析 / 220
    第11章多變量GARCH模型 / 226
    11.1多變量GARCH原理 / 226
    11.2多變量GARCH的處理rmgarch包 / 228
    11.3設定條件的多樣化 / 233
    第12章多變量的投資組合運用 / 234
    12.1初步選擇資產 / 234
    12.化投資組合與回測 / 236
    第四部分非線性時間序列分析
    第13章門限和平滑轉移 / 246
    13.1門限單位根過程 / 246
    13.2門限VAR / 251
    13.3門限VECM / 254
    13.4平滑轉換模型 / 256
    第14章結構變化 / 257
    14.1結構變化的檢驗 / 257
    14.2Bai-Perron方法 / 266
    第15章馬爾科夫轉換模型 / 273
    15.1模型簡介 / 273
    15.2R範例程序說明 / 277
    第五部分面板數據分析
    第16章面板數據及其模型 / 290
    16.1概述 / 290
    16.2基本線性模型 / 295
    16.3維度N的異質性 / 297
    第17章面板數據模型的檢驗 / 307
    17.1固定效應模型 / 307
    17.2隨機效應模型 / 308
    17.3隨機效應與固定效應的選擇 / 310
    17.4序列相關檢驗 / 312
    17.5序列相關的修正 / 315
    第18章面板數據的延伸主題 / 323
    18.1動態面板數據與廣義矩GMM估計 / 323
    18.2具門限效果的面板回歸 / 327
    第六部分高頻數據分析
    第19章混頻模型:MIDAS / 330
    19.1MIDAS的原理 / 330
    19.2MIDAS在R中的實現 / 332
    第七部分研究實例及R實現
    第20章基於已實現GARCH的高頻數據波動率建模 / 340
    20.1模型介紹 / 340
    20.2中國股市的實證研究案例 / 341
    20.3本章小結 / 346
    第21章基於DCC-GARCH的波動率溢出研究 / 347
    21.1模型的特征與估計原理 / 347
    21.2中美股市動態相關性實證研究案例 / 348
    第22章基於TVAR和VAR的量價關繫研究 / 354
    22.1基於TVAR的標準普爾500指數量價關繫研究 / 354
    22.2基於VAR的道瓊斯指數量價關繫研究 / 357
    第23章滬港通對A + H股聯動性的影響 / 362
    23.1選題介紹 / 362
    23.2文獻綜述 / 362
    23.3實證方法:DCC-GARCH模型及其估計原理 / 363
    23.4數據處理與實證結果 / 364
    第24章銅期貨與現貨的協整關繫 / 373
    24.1門限VECM模型概述 / 373
    24.2背景概述 / 373
    24.3數據處理與實證結果 / 374
    第25章滬深300股指期現貨關繫的實證研究 / 381
    25.1背景介紹 / 381
    25.2文獻綜述 / 381
    25.3數據處理與實證結果 / 382
    25.4研究結論 / 386
    第26章中國商品期貨指數通脹對衝能力的實證研究 / 387
    26.1背景介紹 / 387
    26.2相關文獻綜述 / 388
    26.3通脹對衝定義 / 388
    26.4數據處理與實證結果 / 388
    26.5主要的R程序代碼及其說明 / 391
    參考文獻 / 393
    後記 / 400
    前言
    在大數據時代,數據的管理和建模分析是商務決策的關鍵一環。R語言是一個對數據進行統計分析、可視化和統計編程的強大工具,在學術研究、商務分析等諸多領域中均被廣泛使用。
    本書將計量經濟學理論與模型及其在R語言中的實現相結合,並配以多個研究主題下的實證研究範例進行講解,力圖打造一本三位一體(模型+軟件實現+應用)的金融數據建模分析和經濟金融實證研究的實用寶典。
    本書適合作為經濟類相關專業的高年級本科生、碩士生和博士生的計量經濟學、金融數據分析等相關課程的教材,或者金融實證研究的參考手冊。本書也適合從事經濟與金融數據分析等金融行業的從業人員使用。在大數據時代,數據的管理和建模分析是商務決策的關鍵一環。R語言是一個對數據進行統計分析、可視化和統計編程的強大工具,在學術研究、商務分析等諸多領域中均被廣泛使用。
    本書將計量經濟學理論與模型及其在R語言中的實現相結合,並配以多個研究主題下的實證研究範例進行講解,力圖打造一本三位一體(模型+軟件實現+應用)的金融數據建模分析和經濟金融實證研究的實用寶典。
    本書適合作為經濟類相關專業的高年級本科生、碩士生和博士生的計量經濟學、金融數據分析等相關課程的教材,或者金融實證研究的參考手冊。本書也適合從事經濟與金融數據分析等金融行業的從業人員使用。
    本書側重時間序列分析,內容覆蓋較廣,從R語言使用入門到概率統計基礎,從單變量時間序列模型到多變量時間序列模型,從線性時間序列模型到非線性時間序列模型,也兼顧了面板數據及高頻數據分析的主題。全書分為七大部分:部分介紹R語言的使用入門、數據分析與可視化的基本方法、概率與統計基礎、線性回歸模型等基礎知識與方法。有相關基礎的讀者可以選擇性地跳過相關章節。第二部分介紹單變量時間序列的相關模型和方法,主要包括ARMA、ARIMA、單變量GARCH等模型及其相關處理。第三部分介紹多變量時間序列的相關模型和方法,主要包括VAR、VECM、多變量GARCH等模型及其相關處理,以及多變量分析方法在投資組合分析上的運用。第四部分介紹非線性時間序列模型,主要包括門限VAR、門限VECM、結構變化、馬爾科夫狀態轉換等模型及其相關處理。第五部分是面板數據分析專題。第六部分是高頻數據分析專題,主要介紹頗有難度的MIDAS模型及其處理。第七部分是幾個研究主題的實證研究範例。
    請讀者留意,在本書各種演示用的範例代碼中,代碼行使用了加粗字體,前面沒有放置R默認的命令提示符>。代碼執行後的輸出結果放在代碼行下面,使用沒有加粗的小字號字體。
    本書的出版得到了機械工業出版社的支持和幫助,並獲得了同濟大學研究生教材出版基金(2018JC002)的資助。由於時間和水平的限制,紕漏之處在所難免,懇請讀者提出寶貴意見!


     
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