金融數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析：基于R語言實例

定　價：￥139.00

作　者：	[美]詹姆斯·E.金特爾
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111758174	出版時間：	2024-08-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書涵蓋了使用統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)科學方法對財務數(shù)據(jù)進行建模和分析的方法。第1章概述了金融市場，描述了市場運作并使用探索性數(shù)據(jù)分析來說明金融數(shù)據(jù)的性質(zhì)。第2章介紹了探索性數(shù)據(jù)分析的方法，尤其是圖形方法，并在實際財務數(shù)據(jù)上進行了說明。第3章介紹了可用于財務分析的概率分布，特別是重尾分布，并介紹了計算機模擬財務數(shù)據(jù)的方法。第4章介紹了統(tǒng)計推斷的基本方法，尤其是在分析中使用線性模型，第5章介紹了時間序列的方法，其中特別強調(diào)了適用于財務數(shù)據(jù)分析的模型和方法。附錄還描述了如何使用R從互聯(lián)網(wǎng)獲取當前財務數(shù)據(jù)。

作者簡介

　　詹姆斯·E. 金特爾（James E. Gentle）曾任喬治·梅森大學計算統(tǒng)計學教授，也是美國統(tǒng)計協(xié)會和美國科學促進會等多個學術機構的成員。他曾擔任The American Statistician（1989—1990）的副主編，以及多個計算統(tǒng)計學期刊的編輯，目前擔任Communications in Statistics的資深編輯。他主要從事計算統(tǒng)計、模擬、計算金融等方面的研究，已經(jīng)出版了多本統(tǒng)計相關書籍。

圖書目錄

目　　錄
譯者序
前言
第1章　金融數(shù)據(jù)的性質(zhì)1
　1.1　金融時間序列3
　　1.1.1　自相關系數(shù)5
　　1.1.2　平穩(wěn)性5
　　1.1.3　時間尺度和數(shù)據(jù)加總6
　1.2　金融資產(chǎn)和市場9
　　1.2.1　市場和監(jiān)管機構11
　　1.2.2　利息14
　　1.2.3　資產(chǎn)收益率20
　　1.2.4　股票價格、公平市場價值23
　　1.2.5　股票分割、股利和資本收益32
　　1.2.6　指數(shù)和“市場”34
　　1.2.7　衍生資產(chǎn)43
　　1.2.8　空頭頭寸45
　　1.2.9　資產(chǎn)的投資組合：分散和
對沖46
　1.3　收益率的頻率分布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　多元數(shù)據(jù)57
　　1.3.5　正態(tài)分布61
　　1.3.6　q-q圖64
　　1.3.7　異常值66
　　1.3.8　其他統(tǒng)計度量方法66
　1.4　波動率69
　　1.4.1　收益率的時間序列69
　　1.4.2　度量波動率：歷史波動率和隱含
波動率72
　　1.4.3　波動率指數(shù)：VIX76
　　1.4.4　隱含波動率曲線78
　　1.4.5　風險評估與管理79
　1.5　市場動態(tài)83
　1.6　關于金融數(shù)據(jù)的典型事實89
　注釋和深入閱讀90
　練習和復習題92
　附錄A1：使用R獲取和分析金融
數(shù)據(jù)95
第2章　金融數(shù)據(jù)的探索性分析141
　2.1　數(shù)據(jù)縮減142
　　2.1.1　簡單概括統(tǒng)計量142
　　2.1.2　數(shù)據(jù)中心化和標準化143
　　2.1.3　多元數(shù)據(jù)的簡單概括統(tǒng)計量143
　　2.1.4　變換143
　　2.1.5　識別異常觀察值145
　2.2　經(jīng)驗累積分布函數(shù)145
　2.3　概率密度的非參數(shù)估計149
　　2.3.1　分箱數(shù)據(jù)149
　　2.3.2　核密度估計150
　　2.3.3　多元核密度估計量152
　2.4　探索性分析中的圖形法152
　　2.4.1　時間序列圖153
　　2.4.2　直方圖153
　　2.4.3　箱線圖154
　　2.4.4　密度圖155
　　2.4.5　二元數(shù)據(jù)156
　　2.4.6　q-q圖157
　　2.4.7　R中的圖形161
　注釋和深入閱讀165
　練習165
第3章　可觀察事件模型使用的概率
分布169
　3.1　隨機變量和概率分布170
　　3.1.1　離散隨機變量171
　　3.1.2　連續(xù)隨機變量174
　　3.1.3　隨機變量的線性組合：期望和
分位數(shù)177
　　3.1.4　生存函數(shù)和風險函數(shù)178
　　3.1.5　多元分布178
　　3.1.6　多元分布中變量之間的
相關性180
　　3.1.7　連接函數(shù)183
　　3.1.8　多元隨機變量的變換185
　　3.1.9　順序統(tǒng)計量的分布186
　　3.1.10　漸近分布：中心極限定理187
　　3.1.11　概率分布的尾部189
　　3.1.12　隨機變量序列：隨機過程192
　　3.1.13　股票價格的擴散過程與期權
定價193
　3.2　一些有用的概率分布195
　　3.2.1　離散分布196
　　3.2.2　連續(xù)分布197
　　3.2.3　多元分布204
　　3.2.4　對建模有用的一般分布族205
　　3.2.5　構造多元分布215
　　3.2.6　數(shù)據(jù)生成過程建模216
　　3.2.7　概率分布的R函數(shù)216
　3.3　隨機變量的模擬219
　　3.3.1　均勻隨機數(shù)219
　　3.3.2　生成非均勻隨機數(shù)220
　　3.3.3　在R中模擬數(shù)據(jù)223
　注釋和深入閱讀225
　練習226
第4章　統(tǒng)計模型與推斷方法232
　4.1　統(tǒng)計模型232
　　4.1.1　擬合統(tǒng)計模型235
　　4.1.2　變差的度量和分解236
　　4.1.3　線性模型237
　　4.1.4　非線性方差穩(wěn)定化變換239
　　4.1.5　參數(shù)模型和非參數(shù)模型239
　　4.1.6　貝葉斯模型240
　　4.1.7　時間序列模型240
　4.2　統(tǒng)計建模的標準與方法240
　　4.2.1　估計量及其性質(zhì)240
　　4.2.2　統(tǒng)計建模方法242
　4.3　統(tǒng)計建模的優(yōu)化：最小二乘法和
最大似然估計法248
　　4.3.1　一般優(yōu)化問題248
　　4.3.2　最小二乘法252
　　4.3.3　最大似然法258
　　4.3.4　處理優(yōu)化問題的R函數(shù)260
　4.4　統(tǒng)計推斷261
　　4.4.1　置信區(qū)間263
　　4.4.2　檢驗統(tǒng)計假設265
　　4.4.3　預測268
　　4.4.4　貝葉斯模型推斷268
　　4.4.5　再抽樣方法：自助法273
　　4.4.6　穩(wěn)健統(tǒng)計方法275
　　4.4.7　尾部指數(shù)的估計277
　　4.4.8　風險值和預期損失的估計280
　4.5　描述變量之間關系的模型283
　　4.5.1　主成分284
　　4.5.2　回歸模型287
　　4.5.3　線性回歸模型290
　　4.5.4　線性回歸模型：回歸變量293
　　4.5.5　線性回歸模型：單個觀察值和
殘差297
　　4.5.6　線性回歸模型：例子303
　　4.5.7　非線性模型313
　　4.5.8　在R中指定模型317
　4.6　評估模型的充分性318
　　4.6.1　擬合優(yōu)度檢驗；正態(tài)性檢驗318