R軟體及其在金融定量分析中的套用

《R軟體及其在金融定量分析中的套用》是2015年5月出版的圖書，作者是許啟發、蔣翠俠。

基本介紹

• 書名：R軟體及其在金融定量分析中的套用
• 作者：許啟發、蔣翠俠
• 出版社：清華大學出版社 
• 出版時間：2015年05月01日
• 定價：49 元
• ISBN：9787302394037
• 印次：1-1
• 印刷日期：2015.05.06

內容提要

金融定量分析主要以金融理論為指導，以數理方法為手段，以計算機軟體為工具，分析金融系統中的各種數量關係，預測金融發展變動規律，為金融決策提供智力支持。本教材旨在闡明如何使用R軟體開展金融定量分析，由三個部分組成： 第一部分主要闡述R軟體基礎及基於R軟體的計算等問題，為金融定量分析提供理論方法與計算工具準備； 第二部分主要闡述基於R軟體金融數據讀取、整理以及金融收益計算等問題，為金融定量分析提供數據原材料；第三部分主要討論了金融定量分析的核心內容並給出R軟體的實現，包括： 波動率估計、風險值計算、組合投資、資產定價、風險分散、羊群效應、微觀金融等。本書配備了大量金融案例與R軟體代碼，可供讀者直接使用或二次開發。

圖書目錄

第1章R軟體基礎

1.1工作環境

1.1.1R的歷史與發展

1.1.2R的資源

1.1.3RGui

1.1.4RStudio

1.2數據操作

1.2.1對象

1.2.2基本類型

1.2.3向量

1.2.4數組與矩陣

1.2.5列表與數據框

1.2.6因子

1.2.7表達式

1.2.8對象的運算

1.3常用命令

1.3.1工作目錄與R記憶體

1.3.2保存與載入

1.3.3顯示命令

1.3.4掛接命令

1.4圖形製作

1.4.1繪圖函式

1.4.2繪圖參數

1.4.3製圖案例

1.5編程計算

1.5.1函式定義

1.5.2函式調用

1.5.3函式調試

1.6常用程式包

1.6.1標準包

1.6.2安裝包

1.6.3常用包

1.7習題

1.8參考文獻

第2章基於R軟體的傳統計算

2.1統計分析

2.1.1多元回歸分析

2.1.2逐步回歸分析

2.1.3聚類分析

2.1.4因子分析

2.2經濟計量分析

2.2.1數據測量層次

2.2.2二元選擇模型

2.2.3計數數據模型

2.2.4廣義線性模型

2.3時間序列分析

2.3.1ARMA模型

2.3.2VAR模型

2.3.3脈衝回響

2.3.4方差分解

2.3.5Granger因果

2.3.6案例分析

2.4最佳化理論與方法

2.4.1問題提出

2.4.2線性規劃

2.4.3目標規劃

2.4.4非線性規劃

2.5習題

2.6參考文獻

第3章基於R軟體的現代計算

3.1人工智慧方法

3.1.1人工神經網路

3.1.2支持向量機

3.2高維數據分析

3.2.1問題提出

3.2.2LASSO回歸

3.3習題

3.4參考文獻

第4章金融數據整理與預處理

4.1金融資料庫

4.1.1金融數據與金融資料庫

4.1.2國外金融資料庫概況

4.1.3國內金融資料庫概況

4.1.4金融資料庫數據主要內容

4.2金融數據格式

4.2.1xls、xlsx格式

4.2.2csv格式

4.2.3txt格式

4.2.4XML格式

4.2.5HTML格式

4.2.6從其他統計軟體導入

4.2.7關係型資料庫

4.2.8DBF格式

4.3金融數據的導入

4.3.1從控制台輸入數據

4.3.2上市公司財務報表信息讀取

4.3.3股票數據的讀取

4.4金融數據的預處理

4.4.1時間序列數據預處理

4.4.2截面數據預處理

4.5習題

4.6參考文獻

第5章金融資產收益計算

5.1收益率定義

5.1.1常用收益率

5.1.2紅利收益率

5.1.3超額收益率

5.2股票類資產收益率計算

5.2.1單個股票收益率計算

5.2.2多個股票收益率計算

5.2.3資產組合收益率計算

5.3債券類資產收益率計算

5.3.1三種收益計算

5.3.2債券久期與凸度計算

5.3.3債券績效評價

5.4收益率的分布及其特徵

5.4.1分布函式與數字特徵

5.4.2常用分布函式

5.4.3多元收益率統計

5.5習題

5.6參考文獻

第6章金融波動模型

6.1GARCH類模型

6.1.1ARCH模型

6.1.2GARCH模型

6.1.3GARCH模型擴展

6.1.4多元GARCH模型

6.2SV類模型

6.2.1基本SV模型

6.2.2擴展SV模型

6.2.3多元SV模型

6.2.4案例分析

6.3高頻波動模型

6.3.1金融高頻數據及其特徵

6.3.2“已實現”方差模型

6.3.3ACD模型

6.3.4案例分析

6.4習題

6.5參考文獻

第7章極值、分位數與VaR(ES)

7.1VaR與ES的計算

7.1.1VaR

7.1.2ES

7.1.3RiskMetrics模型與VaR和ES的計算

7.1.4GARCH模型與VaR和ES的計算

7.2分位數回歸與VaR(ES)計算

7.2.1線性分位數回歸

7.2.2非線性分位數回歸

7.2.3基於分位數回歸的VaR和ES的計算

7.3VaR(ES)的極值方法

7.3.1區間極大值模型

7.3.2閾值模型

7.4習題

7.5參考文獻

第8章金融組合投資決策分析

8.1均值方差分析

8.1.1變數及其含義

8.1.2均值方差模型

8.2均值VaR(CVaR、CDaR)模型

8.2.1均值VaR模型

8.2.2均值CVaR模型

8.2.3均值CDaR模型

8.3均值高階矩模型

8.3.1高階矩風險及其計算

8.3.2基於MVSK的組合投資選擇

8.4大規模組合投資決策模型

8.4.1兩個重要模型

8.4.2模型求解

8.4.3數值模擬

8.4.4R包與案例分析

8.5習題

8.6參考文獻

第9章金融資產定價分析

9.1CAPM及其套用

9.1.1標準的CAPM模型與分散化投資

9.1.2高階矩CAPM

9.2APT及其套用

9.2.1因子模型

9.2.2APT模型

9.3期權定價模型及其套用

9.3.1布朗運動與維納過程

9.3.2期權定價原理

9.3.3二叉樹期權定價

9.3.4B-S期權定價

9.3.5隱含波動與波動微笑

9.4習題

9.5參考文獻

第10章金融風險共同趨勢分析

10.1收益序列間的共同趨勢

10.1.1單位根檢驗

10.1.2協整與誤差校正模型

10.1.3單方程協整關係的估計與檢驗

10.1.4系統方程協整關係的估計與檢驗

10.2風險序列間的共同趨勢

10.2.1協同持續建模

10.2.2案例分析

10.3習題

10.4參考文獻

第11章金融市場羊群效應

11.1基於均值回歸羊群效應分析

11.1.1參數模型

11.1.2非參數均值模型

11.1.3案例分析

11.2基於分位數回歸羊群效應分析

11.2.1參數分位數模型

11.2.2非參數分位數模型

11.2.3案例分析

11.3基於神經網路分位數回歸羊群效應分析

11.3.1模型表示

11.3.2模型估計

11.3.3模型選擇

11.3.4R包QRNN主要函式

11.3.5案例分析

11.4習題

11.5參考文獻

第12章微觀金融定量分析

12.1破產機率預測

12.1.1模型與方法

12.1.2案例分析

12.2證券投資基金風格分析

12.2.1證券投資基金概述及投資風格分析方法

12.2.2基於均值回歸的證券投資基金風格分析

12.2.3基於分位數回歸的證券投資基金風格分析

12.2.4案例分析

12.3證券投資基金績效評價

12.3.1證券投資基金績效評價概述

12.3.2證券投資基金的績效評價指標與方法

12.3.3基金經理人的績效評價

12.4基於Rhadoop的大數據金融定量分析

12.4.1大數據

12.4.2Rhadoop平台部署及初步套用

12.5習題

12.6參考文獻