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| 內容簡介： |
本书主要论述了概率、统计与R语言基础，单变量和多变量时间序列分析，非线性时间序列分析，面板数据分析，高频数据分析，并在*后选择经济金融领域几个长盛不衰的研究范例，运用书中讲解的模型，采用R语言去实现对计量模型结果的解读。
本书是为大众读者，特别是广大经济、金融专业的本科生和研究生读者提供的研究模板和实证方法手册。
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| 目錄：
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目 录
Contents
推荐序
自序
前言
第一部分 R语言及概率、统计基础
第1章 R语言概览 2
1.1 选择R语言的理由 2
1.2 R的安装 4
1.3 R使用概览 6
1.4 常用的图形用户界面 10
第2章 数据结构及数据对象处理 21
2.1 数据类型 21
2.2 数据结构 22
2.3 常规数据对象的处理 30
2.4 时间序列对象的处理 39
第3章 数据存取及预处理 51
3.1 数据文件读取 51
3.2 数据的网络获取 57
3.3 数据库访问 65
3.4 数据处理常用函数 71
3.5 数据的基本统计分析 74
第4章 R的绘图工具 79
4.1 数据分布特征的视觉化 79
4.2 基础绘图函数plot 82
4.3 多笔数据的视觉呈现 88
4.4 多因素分析与栅格图 98
4.5 时间序列图形的绘制 108
4.6 三维立体图形的绘制 117
4.7 地图相关图形的绘制 119
4.8 函数曲线的绘制 122
4.9 图形的外部存储 123
第5章 概率与统计分析原理 125
5.1 统计分析原理 126
5.2 函数原理和数据分析 129
5.3 R的金融工具箱 131
第6章 线性模型 137
6.1 基础线性回归原理：最小二乘法 137
6.2 单变量线性回归 138
6.3 多元连续变量线性回归 144
6.4 因子和交互效果 146
6.5 回归诊断检验 149
6.6 简单时间序列回归：dynlm 151
6.7 共线性检验 153
第7章 线性模型的扩展 155
7.1 广义线性模型 155
7.2 稳健统计量 167
第二部分 单变量时间序列分析
第8章 时间序列的平稳性I （0）和I （1） 174
8.1 时间序列性质 174
8.2 单笔时间序列性质 175
8.3 ARMA过程 182
8.4 序列相关的检验与修正 184
8.5 时间序列预测 186
8.6 ARIMA和季节ARIMA的自动配置 188
8.7 非平稳时间序列及其单位根检验 189
第9章 单变量GARCH模型 196
9.1 单变量GARCH原理 196
9.2 单变量GARCH的简易操作 199
9.3 单变量GARCH的专业处理 206
第三部分 多变量时间序列分析
第10章 向量自回归和误差修正模型 214
10.1 平稳VAR多变量原理 214
10.2 R包与VAR程序范例 215
10.3 VECM的协整分析 220
第11章 多变量GARCH模型 226
11.1 多变量GARCH原理 226
11.2 多变量GARCH的处理rmgarch包 228
11.3 设定条件的多样化 233
第12章 多变量的投资组合运用 234
12.1 初步选择资产 234
12.2 多元化投资组合与回测 236
第四部分 非线性时间序列分析
第13章 门限和平滑转移 246
13.1 门限单位根过程 246
13.2 门限VAR 251
13.3 门限VECM 254
13.4 平滑转换模型 256
第14章 结构变化 257
14.1 结构变化的检验 257
14.2 Bai-Perron方法 266
第15章 马尔科夫转换模型 273
15.1 模型简介 273
15.2 R范例程序说明 277
第五部分 面板数据分析
第16章 面板数据及其模型 290
16.1 概述 290
16.2 基本线性模型 295
16.3 维度N的异质性 297
第17章 面板数据模型的检验 307
17.1 固定效应模型 307
17.2 随机效应模型 308
17.3 随机效应与固定效应的选择 310
17.4 序列相关检验 312
17.5 序列相关的修正 315
第18章 面板数据的延伸主题 323
18.1 动态面板数据与广义矩GMM估计 323
18.2 具门限效果的面板回归 327
第六部分 高频数据分析
第19章 混频模型：MIDAS 330
19.1 MIDAS的原理 330
19.2 MIDAS在R中的实现 332
第七部分 研究实例及R实现
第20章 基于已实现GARCH的高频数据波动率建模 340
20.1 模型介绍 340
20.2 中国股市的实证研究案例 341
20.3 本章小结 346
第21章 基于DCC-GARCH的波动率溢出研究 347
21.1 模型的特征与估计原理 347
21.2 中美股市动态相关性实证研究案例 348
第22章 基于TVAR和VAR的量价关系研究 354
22.1 基于TVAR的标准普尔500指数量价关系研究 354
22.2 基于VAR的道琼斯指数量价关系研究 357
第23章 沪港通对A + H股联动性的影响 362
23.1 选题介绍 362
23.2 文献综述 362
23.3 实证方法：DCC-GARCH模型及其估计原理 363
23.4 数据处理与实证结果 364
第24章 铜期货与现货的协整关系 373
24.1 门限VECM模型概述 373
24.2 背景概述 373
24.3 数据处理与实证结果 374
第25章 沪深300股指期现货关系的实证研究 381
25.1 背景介绍 381
25.2 文献综述 381
25.3 数据处理与实证结果 382
25.4 研究结论 386
第26章 中国商品期货指数通胀对冲能力的实证研究 387
26.1 背景介绍 387
26.2 相关文献综述 388
26.3 通胀对冲定义 388
26.4 数据处理与实证结果 388
26.5 主要的R程序代码及其说明 391
参考文献 393
后记 400
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| 內容試閱：
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在大数据时代，数据的管理和建模分析是商务决策的关键一环。R语言是一个对数据进行统计分析、可视化和统计编程的强大工具，在学术研究、商务分析等诸多领域中均被广泛使用。
本书将计量经济学理论与模型及其在R语言中的实现相结合，并配以多个研究主题下的实证研究范例进行讲解，力图打造一本三位一体（模型+软件实现+应用）的金融数据建模分析和经济金融实证研究的实用宝典。
本书适合作为经济类相关专业的高年级本科生、硕士生和博士生的计量经济学、金融数据分析等相关课程的教材，或者金融实证研究的参考手册。本书也适合从事经济与金融数据分析等金融行业的从业人员使用。
本书侧重时间序列分析，内容覆盖较广，从R语言使用入门到概率统计基础，从单变量时间序列模型到多变量时间序列模型，从线性时间序列模型到非线性时间序列模型，也兼顾了面板数据及高频数据分析的主题。全书分为七大部分：第一部分介绍R语言的使用入门、数据分析与可视化的基本方法、概率与统计基础、线性回归模型等基础知识与方法。有相关基础的读者可以选择性地跳过相关章节。第二部分介绍单变量时间序列的相关模型和方法，主要包括ARMA、ARIMA、单变量GARCH等模型及其相关处理。第三部分介绍多变量时间序列的相关模型和方法，主要包括VAR、VECM、多变量GARCH等模型及其相关处理，以及多变量分析方法在投资组合分析上的运用。第四部分介绍非线性时间序列模型，主要包括门限VAR、门限VECM、结构变化、马尔科夫状态转换等模型及其相关处理。第五部分是面板数据分析专题。第六部分是高频数据分析专题，主要介绍颇有难度的MIDAS模型及其处理。第七部分是几个研究主题的实证研究范例。
请读者留意，在本书各种演示用的范例代码中，代码行使用了加粗字体，前面没有放置R默认的命令提示符。代码执行后的输出结果放在代码行下面，使用没有加粗的小字号字体。
本书的出版得到了机械工业出版社的支持和帮助，并获得了同济大学研究生教材出版基金（2018JC002）的资助。由于时间和水平的限制，纰漏之处在所难免，恳请读者提出宝贵意见！
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