用S-Plus做金融数据统计分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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卡莫纳（ReneA.Carmona） 著

图书标签:

• S-Plus
• 金融数据
• 统计分析
• 数据分析
• 金融工程
• 计量经济学
• 投资分析
• 风险管理
• 量化分析
• R语言

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 世界图书出版公司

ISBN：9787510027451

商品编码：1027476521

出版时间：2010-12-01

作  者:卡莫纳(Rene？A.Carmona) 著作 定  价:79 出 版 社:世界图书出版公司 出版日期:2010年12月01日 装  帧:平装 ISBN:9787510027451 《用S-Plus做金融数据统计分析》是由世界图书出版公司出版的。 ●Part Ⅰ DATA EXPLORATION, ESTIMATION AND SIMULATION
●UNIVARIATE EXPLORATORY DATA ANALYSIS
●1.1 Data, Random Variables and Their Distributions
●1.1.1 The PCS Data
●1.1.2 The S&P; 500 Index and Finan Returns
●1.1.3 Random Variables and Their Distributions
●1.1.4 Examples of Probability Distribution Families.,
●1.2 First Exploratory Data Analysis Tools
●1.2.1 Random Samples
●1.2.2 Histograms
●1.3 More Nonparametric Density Estimation
●1.3.1 Kernel Density Estimation
●1.3.2 Comparison with the Histogram
●1.3.3 S&P; Daily Returns
●1.3.4 Importance of the Choice of the Bandwidth
●1.4 Quantiles and Q-Q Plots
●1.4.1 Understanding the Meaning of Q-Q Plots
●1.4.2 Value at Risk and Expected Shortfall
●1.5 Estimation from Empirical Data
●1.5.1 The Empirical Distribution Function
●部分目录

内容简介

《用S-Plus做金融数据统计分析》内容简介：This book grew out of lectures notes written for a one-semester junior statisticscourse offered to the undergraduate students majoring in the Department of Oper-ations Research and Finan Engineering at Princeton University.&nbs;等 卡莫纳(Rene？A.Carmona) 著作 作者：（美国）卡莫纳（Rene A.Carmona） he look of a histogram can change significantly when the number of bins andthe origin of the bins are changed. The reader is encouraged to produce differenthistograms for the same data sample by setting the value of the parameter nclassto different integers.Remark. The commands given above （as well as most of the commands in thisbook） can be used both on a Unix/Linux platform and under Windows等

金融数据洞察与量化实践：基于R语言的深度解析 本书旨在为金融从业者、量化分析师以及对金融数据科学充满热情的学习者，提供一套系统、深入且高度实战化的数据分析与建模框架。本书完全聚焦于使用当前业界主流的统计计算语言——R语言，探讨如何高效地处理金融市场中的复杂数据，并将其转化为可操作的商业洞察和量化交易策略。 本书内容侧重于 R语言在金融领域的核心应用，摒弃了特定软件（如S-Plus）的局限性，全面拥抱现代、灵活且功能强大的R生态系统。我们将带领读者从基础的数据清洗、时间序列的预处理开始，逐步深入到高阶的风险管理、资产定价和量化投资策略的构建与回测。 --- 第一部分：R语言基础与金融数据准备（构建坚实的基础） 本部分将快速回顾或建立读者对R语言在统计计算中的基础掌握，并着重讲解金融数据特有的处理挑战。 1. R语言环境的金融定制化设置： RStudio环境的优化配置，使其更利于金融分析工作流。 关键基础包的安装与加载：`tidyverse`（用于数据整理）、`data.table`（用于高速数据操作）。 理解R中处理时间序列数据（`ts`, `xts`, `zoo`对象）的核心差异与适用场景。 2. 金融数据的高效采集与清洗： 数据源的集成： 介绍如何通过R包（如`quantmod`, `tidyquant`）连接主流金融数据API（如Yahoo Finance, Quandl/Nasdaq Data Link），实现自动化的日线、分钟级乃至高频数据的获取。 数据质量管理： 深入探讨金融时间序列中的缺失值（Missing Data）处理策略，包括插值法（线性、样条、基于模型的插值）的选择与应用，以及异常值（Outlier）的识别和修正技术。 数据对齐与合并： 掌握不同频率数据（如日收益率与月度宏观数据）的精确对齐技术，确保分析的准确性。 3. 描述性统计与可视化在金融中的应用： 收益率计算与分布分析： 详细讲解算术收益率与对数收益率的计算，并利用R进行收益率的偏度、峰度、尖度检验。 高级可视化技术： 使用`ggplot2`包创建专业的金融图表，包括但不限于：K线图、收益率分布直方图、滚动相关性热力图、以及复杂的时间序列分解图。重点强调如何通过视觉诊断识别金融数据中的非平稳性或波动率聚簇现象。 --- 第二部分：时间序列分析的深度挖掘（理解金融动态） 金融市场的核心在于时间序列的动态性。本部分将全面覆盖传统与现代的时间序列建模技术。 4. 平稳性检验与序列分解： 检验方法的实践： 应用ADF、KPSS等检验方法，并讨论在金融数据中如何正确解释检验结果。 季节性与趋势的提取： 使用STL分解等方法，分离出金融时间序列中的长期趋势、周期性成分（如日内效应、月末效应）和随机波动。 5. 自回归模型的构建与应用（ARMA/ARIMA家族）： 模型识别与定阶： 详细介绍ACF和PACF图的解读，以及如何利用R中的`auto.arima`等工具辅助定阶。 模型诊断与残差分析： 检验模型的适应性，包括残差的白噪声检验（Ljung-Box检验），确保模型对序列的充分描述。 多变量时间序列分析（VAR模型）： 介绍向量自回归模型，用于分析不同资产（如股票、债券、汇率）之间的相互影响和格兰杰因果关系检验。 6. 波动率建模：金融市场的核心挑战（GARCH家族）： 波动率聚簇现象的建模： 深入讲解ARCH效应的检验（LM检验）。 GARCH模型的实现与解读： 实战操作GARCH(1,1)、EGARCH（处理杠杆效应）和GJR-GARCH模型的估计与预测。 多元波动率： 介绍CCC-GARCH和DCC-GARCH模型，用于同时刻画和预测多资产之间的时变协方差结构，这是构建有效前沿的关键。 --- 第三部分：资产定价、风险管理与投资组合优化（量化实战） 本部分将理论与R的实际编程能力相结合，专注于构建可执行的金融策略和风险框架。 7. 现代投资组合理论与优化： 资产收益与风险的度量： 计算夏普比率、索提诺比率、最大回撤等关键绩效指标。 均值-方差优化： 使用R中的优化函数（如`optim`）求解有效前沿，识别最小方差组合和最大夏普比率组合。 约束条件的引入： 如何在R中加入做空限制、行业权重限制等实际交易约束。 Black-Litterman模型： 介绍如何将投资者的主观观点融入到标准马科维茨模型中，使用R实现更具鲁棒性的资产配置。 8. 风险度量与压力测试： VaR（价值风险）的估计： 比较历史模拟法、参数法（基于正态分布假设）和蒙特卡洛模拟法在R中的实现。 CVaR（条件价值风险）的计算： 理解CVaR作为更稳健风险度量工具的优势，并使用R进行估计。 压力测试与情景分析： 模拟极端市场事件（如金融危机、黑天鹅事件）对投资组合的影响。 9. 因子模型与套利策略基础： CAPM与多因子模型（Fama-French）： 利用R进行因子回归分析，识别和检验市场、规模、价值、动量等因子对股票超额收益的解释力。 配对交易（Pairs Trading）的构建： 讲解协整检验（Cointegration Test）在R中的应用，并基于半衰期构建均值回归策略，包括策略信号生成与仓位管理。 --- 第四部分：高级应用与策略回测（从模型到实盘） 10. 金融时间序列的机器学习方法： 监督学习在预测中的应用： 利用R的`caret`或`tidymodels`框架，使用如随机森林、梯度提升机（GBM）对股票价格走向或波动率进行短期预测。 非监督学习： 应用K-means聚类或主成分分析（PCA）进行资产分组或降维，以优化投资组合的构建。 11. 策略回测框架与绩效评估： 使用R的专业回测包： 详细介绍如何使用`quantstrat`（或类似现代框架）来定义交易信号、执行交易逻辑和管理头寸。 策略绩效的全面诊断： 不仅关注总收益，更侧重于风险调整后的绩效指标，如Calmar比率、长期资本增值曲线的平滑度分析。 交易成本与滑点的纳入： 模拟真实交易环境，评估策略在考虑交易成本后的净表现。 本书特点： 本书的每一章节都包含大量的可执行R代码示例，所有代码均经过精心设计和测试，确保读者能够“即学即用”。我们强调统计严谨性与金融直觉的结合，帮助读者理解模型背后的经济含义，而非仅仅停留在代码的堆砌。通过系统学习，读者将能够独立构建、测试并优化复杂的金融量化分析体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏把握得简直是教科书级别的典范。它没有一开始就抛出那些令人望而生畏的复杂公式，而是循序渐进地引导读者进入S-Plus编程的世界。我尤其欣赏作者在基础篇章中对S-Plus数据结构和基本函数库的细致讲解，那种“手把手”的教学方式，对于我这种有一定的金融知识背景，但S-Plus编程经验尚浅的人来说，简直是雪中送炭。我记得有一次，我尝试自己编写一个简单的回归模型，结果总是遇到一些莫名其妙的报错，翻遍了网上零散的教程也没搞清楚。后来对照这本书中的一个案例，才恍然大悟，原来是数据类型转换和矩阵操作上的一个微小失误。书中对这些“陷阱”的预警和详细解析，极大地减少了我调试代码的时间。这种对初学者痛点的精准把握，使得这本书不仅仅是一本参考手册，更像是一位耐心、经验丰富的导师在耳边细语，让人感觉学习曲线变得异常平缓和愉快。

评分☆☆☆☆☆

我很少见到一本技术书籍能把“教学”和“启发”融合得如此恰到好处。这本书的后半部分，内容开始转向更具前瞻性和探索性的方向，不再是简单的“如何做”，而是“为什么这么做”以及“还可以怎么做”。它巧妙地引导读者跳出既定的框架，去思考现有模型的局限性，并鼓励大家利用S-Plus强大的可编程性去构建更符合自身需求的定制化分析工具。我读到关于蒙特卡洛模拟在期权定价中的应用章节时，受到了很大的触动，书中提供的基础框架激发了我自己去尝试不同路径依赖模型的实现。这本书真正做到的，是把S-Plus变成了一个思想的延伸工具，而不是一个简单的计算器。它留给读者的不仅仅是一堆可以复制粘贴的代码，而是一套系统性的、可以自我迭代的金融数据分析思维框架，这才是最宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常专业，那种深蓝色的背景配上简洁的白色字体，一下子就抓住了我的眼球。我记得当时是在一家旧书店里发现它的，当时正在寻找一本能真正帮我从理论走向实践的S-Plus统计工具书。这本书的厚度适中，拿在手里沉甸甸的，让人感觉内容一定非常扎实。我立刻翻开目录，看到各种前沿的金融模型和具体的操作步骤被清晰地罗列出来，那种条理性和系统性让我感到非常踏实。特别是一些关于时间序列分析和风险度量模型（比如GARCH族）的章节标题，一下子就点燃了我深入学习的兴趣。作者在引言部分对于S-Plus在金融领域应用潜力的阐述，更是让我确信自己找到了“对的宝典”。这本书的版式设计也很人性化，代码块和文字说明的穿插布局，让阅读体验非常流畅，不像有些技术书籍，代码和解释混杂在一起，看着头疼。整体而言，这本书散发着一种严谨、务实的学术气息，让人一看就知道是下了大功夫的力作。

评分☆☆☆☆☆

真正让我对这本书爱不释手的是它对金融实务问题的深度挖掘和S-Plus代码的完美结合。市面上很多书籍要么是纯理论的数学推导，要么是生硬的软件操作指南，但这本书成功地架起了两者的桥梁。比如，在讲解波动率建模时，作者不仅仅是展示了如何调用 `garch()` 函数，而是深入分析了不同模型的拟合优度检验，以及如何根据实际的市场数据选择最优模型结构。我尝试着用书中的代码去复现了几个经典的金融事件的统计分析，结果发现其输出结果的可靠性和直观性都非常高。这种将复杂的金融计量理论“翻译”成可执行、可验证的S-Plus代码的能力，是这本书最大的价值所在。它让我清楚地看到，那些教科书上的公式，在实际的交易日数据面前，究竟是如何运作和展现其威力的。这极大地提升了我对金融量化分析的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书在细节处理上的精细程度，简直达到了吹毛求疵的地步，但这恰恰是专业书籍所必需的品质。我注意到，作者在介绍每一个函数或工具箱时，都会附带对函数参数的详细解释，包括默认值、取值范围以及不同参数组合可能产生的影响。在描述图形化输出时，书中的截图清晰度极高，并且对图表的每一个元素——坐标轴的刻度、图例的位置、色彩的搭配——都有明确的说明，教导读者如何生成具有专业水准的报告图表。这使得我不再需要依赖那些模糊不清的在线论坛截图来猜测参数的含义。更难能可贵的是，作者似乎预料到了读者可能遇到的各种边缘情况，并在脚注或小标题中提前进行了提示，例如数据缺失值（NA）的处理策略，或者在进行矩阵求逆时可能遇到的奇异矩阵问题。这种无微不至的关怀，让阅读过程充满了安全感。