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[美] 蔡瑞胸（RueyS.Tsay） 著，李洪成 译

图书标签:

• 时间序列分析
• 多元时间序列
• 金融应用
• R语言
• 计量经济学
• 数据分析
• 预测
• 建模
• 金融工程
• 量化投资

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111542605

版次：1

商品编码：11957269

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 华章数学译丛

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：379

内容简介

　　本书介绍了多元时间序列数据的基本概念和思想，并用R软件来展示所有的方法和模型。本书共分为7章，其主要内容为多元时间序列的基本概念、向量自回归（VAR）模型、向量自回归移动平均（VARMA）模型、多元时间序列的结构设定、单位根非平稳和协整问题、因子模型和一些特定的多元时间序列主题、多元波动率模型。全书应用实际的例子，并用R软件来说明分析方法。本书可作为高等院校统计学、金融学等相关专业高年级本科生或研究生的时间序列分析教材，也可供相关专业研究人员参考。

目录

译者序
前言
致谢
第1章多元线性时间序列
1.1 引言
1.2基本概念
1.2.1平稳性
1.2.2线性
1.2.3可逆性
1.3交叉协方差和相关矩阵
1.4样本CCM
1.5零交叉相关性的检验
1.6预测
1.7模型表示
1.8本书的结构
1.9软件
练习
参考文献
第2章平稳向量自回归时间序列
2.1引言
2.2VAR（1）模型
2.2.1模型结构和格兰杰因果关系
2.2.2传递函数模型的相关性
2.2.3平稳条件
2.2.4可逆性
2.2.5矩方程
2.2.6分量的隐含模型
2.2.7移动平均表达式
2.3VAR（2）模型
2.3.1平稳条件
2.3.2矩方程
2.3.3隐含的边际分量模型
2.3.4移动平均表达式
2.4VAR（p）模型
2.4.1一个VAR（1）表达式
2.4.2平稳条件
2.4.3矩方程
2.4.4隐含的分量模型
2.4.5移动平均表达式
2.5估计
2.5.1最小二乘方法
2.5.2极大似然估计
2.5.3LS估计的极限性质
2.5.4贝叶斯估计
2.6阶选择
2.6.1序列似然比检验
2.6.2信息准则
2.7模型检验
2.7.1残差交叉相关性
2.7.2多元混成统计
2.7.3模型简化
2.8线性约束
2.9预测
2.9.1给定模型的预测
2.9.2估计模型的预测
2.10脉冲响应函数
2.10.1正交新息
2.11预测误差方差分解
2.12证明
练习
参考文献
第3章向量自回归移动平均时间序列
3.1向量MA模型
3.1.1VMA（1）模型
3.1.2VMA（q）模型的性质
3.2设定VMA 阶
3.3VMA模型的估计
3.3.1条件似然估计
3.3.2精确似然估计
3.3.3初始参数估计
3.4VMA模型预测
3.5VARMA模型
3.5.1可识别性
3.5.2VARMA（1,1）模型
3.5.3VARMA模型的一些性质
3.6VARMA模型的隐含关系
3.6.1格兰杰因果关系
3.6.2脉冲响应函数
3.7VARMA过程的线性变换
3.8VARMA过程的时间聚合
3.9VARMA模型的似然函数
3.9.1条件似然函数
3.9.2精确似然函数
3.9.3解释似然函数
3.9.4似然函数计算
3.10精确似然函数的新息方法
3.10.1块Cholesky 分解
3.11极大似然估计的渐近分布
3.11.1线性参数约束
3.12拟合VARMA模型的模型检验
3.13VARMA模型预测
3.13.1预测更新
3.14初次阶识别
3.14.1一致AR估计
3.14.2扩展的交叉相关矩阵
3.14.3汇总双向表
3.15VARMA模型的实证分析
3.15.1个人收入与支出
3.15.2房屋开工率和房贷利率
3.16附录
练习
参考文献
第4章VARMA模型的结构设定
4.1Kronecker 指数方法
4.1.1预测解释
4.1.2VARMA设定
4.1.3一个说明性的例子
4.1.4Echelon形式
4.1.5续例
4.2标量分量方法
4.2.1标量分量模型
4.2.2模型设定与标量分量模型
4.2.3冗余参数
4.2.4VARMA 模型设定
4.2.5变换矩阵
4.3阶数设定的统计量
4.3.1降秩检验
4.4求解Kronecker指数
4.4.1应用
4.5求解标量分量模型
4.5.1标量分量模型的含义
4.5.2可交换标量分量模型
4.5.3求解标量分量
4.5.4应用
4.6估计
4.6.1Kronecker指数方法的解释
4.6.2SCM方法的解释
4.7例子
4.7.1SCM方法
4.7.2Kronecker指数方法
4.7.3讨论和比较
4.8附录：典型相关分析
练习
参考文献
第5章单位根非平稳过程
5.1一元单位根过程
5.1.1动机
5.1.2平稳单位根
5.1.3AR(1)模型
5.1.4AR(p)模型
5.1.5MA(1)模型
5.1.6单位根检验
5.1.7例子
5.2多元单位根过程
5.2.1等价模型表示法
5.2.2单位根VAR过程
5.3伪回归
5.4多元变量指数平滑过程
5.5协整关系
5.5.1一个协整的例子
5.5.2协整性的一些说明
5.6误差修正模型
5.7协整向量的含义
5.7.1确定性项的含义
5.7.2移动平均表示法的含义
5.8协整向量的参数化
5.9协整检验
5.9.1VAR模型
5.9.2确定性项的设定
5.9.3似然比检验小结
5.9.4对VAR模型的协整检验
5.9.5案例
5.9.6VARMA模型的协整检验
5.10误差修正模型的估计
5.10.1VAR模型
5.10.2简化回归模型
5.10.3VARMA模型
5.11应用
5.12讨论
5.13附录
练习
参考文献
第6章因子模型和其他问题
6.1季节模型
6.2主成分分析
6.3外生变量的运用
6.3.1VARX模型
6.3.2回归模型
6.4缺失值
6.4.1完全缺失
6.4.2部分缺失
6.5因子模型
6.5.1正交因子模型
6.5.2近似因子模型
6.5.3扩散指数模型
6.5.4动态因子模型
6.5.5约束因子模型
6.5.6渐近主成分分析
6.6分类和聚类分析
6.6.1聚类分析
6.6.2贝叶斯估计
6.6.3马尔科夫链蒙特卡洛法
练习
参考文献
第7章多元波动率模型
7.1条件异方差检验
7.1.1混成检验
7.1.2基于秩的检验
7.1.3模拟
7.1.4应用
7.2多元波动率模型估计
7.3波动率模型的诊断检验
7.3.1Ling和Li 统计量
7.3.2Tse统计量
7.4指数加权移动平均
7.5BEKK模型
7.5.1讨论
7.6Cholesky分解和波动率建模
7.6.1波动率建模
7.6.2应用
7.7动态条件相关模型
7.7.1建立DCC模型的过程
7.7.2例子
7.8正交变换
7.8.1Go GARCH模型
7.8.2动态正交分量
7.8.3DOC存在性检验
7.9基于Copula函数模型
7.9.1Copula函数
7.9.2高斯和t copula函数
7.9.3多元波动率建模
7.10主波动成分
练习
参考文献
附录A数学与统计学

前言/序言

　　本书是根据我过去30年中对多元时间序列分析的教学和研究经验编著而成。本书总结了多元时间序列数据的基本概念和思想，给出了用于描述变量间动态关系的计量经济模型和统计模型，讨论了模型太灵活时出现的可辨别性问题，介绍了寻找蕴藏在多维时间序列中简化结构的方法，强调了多元时间序列方法的适用性和局限性。最后，开发了一个R软件包，以方便读者应用本书所讨论的方法和模型。
　　多元时间序列分析为处理隐藏于具有时间和横截面相依性的多维度量中的信息提供有效的工具和方法。数据分析的目标在于更好地理解变量之间的动态关系以及提高预测的准确性。本书所涉及的模型可以用于策略模拟或者推理。由于线性模型易于理解且应用广泛，所以本书主要研究线性模型。本书努力对理论和应用进行平衡，并尽量让书中的记号一致。同时，也尽力使本书能自我包含。然而，由于这个学科本身的复杂性，所以书中选取主题的涵盖深度可能有所不同。一方面，这也代表了我个人的喜好和对这些主题的理解；另一方面，我也希望本书的篇幅在合理的范围之内。
　　当前，高维度数据分析领域，特别是相依数据，仍然在快速发展着。因此，此类书籍难免忽略一些重要的主题或者方法。例如，本书没有包括非线性模型的内容，也没有对分类数据时间序列（categoricaltimeseries）进行讨论。读者可以查看最新的文章或者杂志来获取该方面的相关文献。
　　本书首先在第1章给出了多元时间序列的一些基本概念，包括评估以及量化时间和横截面相依性。随着数据维度的增加，呈现多元数据的难度也明显增大。我尽力以精简的方式来进行呈现。在某些情况下，给出了标量汇总统计数据。第2章重点介绍向量自回归（VAR）模型，尽管有所争议，但它们是应用最为广泛的时间序列模型。本书的目的是尽力使这一章内容丰富，以飨对VAR模型感兴趣的读者。本章涵盖了分析VAR模型的贝叶斯方法和经典方法。第3章学习向量自回归移动平均（VARMA）模型。首先，介绍向量移动平均模型（VMA）的性质以及模型估计。随后，分析VARMA模型的识别，并介绍该模型的性质。第4章探索多元时间序列的结构设定。介绍探寻隐藏在向量时间序列中简化结构的两种方法。这两种方法可以让用户发现多元线性时间序列的框架(skeleton)。第5章介绍单位根非平稳性和协整关系。它包括理解单位根时间序列的基本理论和一些相关应用。第6章介绍因子模型和一些特选的多元时间序列主题。这里研究了经典因子模型与近似因子模型。本书的目标是涵盖目前文献中出现的所有因子模型并给出这些因子模型之间的关系。第7章主要介绍多元波动率模型。它涵盖了相对容易应用且产生正定波动率矩阵的波动率模型。本章还给出了检测向量时间序列的条件异方差性的方法和检验拟合多元波动率模型的方法。全书贯穿实际应用的例子来说明分析方法。每章中都给出了对实证向量时间序列分析的练习。
　　软件是多元时间序列分析必不可少的一部分。如果没有软件包，多元时间序列就成为纯理论的练习。本书尽我所能编写R程序包，以方便读者应用书中讨论的方法和模型。所有的程序都放在R语言的MTS添加包中。应用这个R添加包和其他已有的R包，读者可以重现书中的所有分析。我并不是一个专业的程序员，MTS添加包中的许多代码也许不是特别有效，它们或许有瑕疵，欢迎对本书R添加包或者其他内容的任何建议和改正。
　　RueyS Tsay（蔡瑞胸）伊利诺伊，芝加哥，2014年9月

《多元时间序列分析与金融应用：R语言实践》 一、 导论：洞察时间序列的奥秘，驾驭金融市场的脉搏 在信息爆炸的时代，海量的数据如潮水般涌来，而时间序列数据，作为记录事物发展演变轨迹的独特载体，在金融、经济、气象、医学等众多领域都扮演着至关重要的角色。金融市场尤其以其内在的复杂性、高波动性和非线性特征，使得对时间序列数据的深入分析成为理解市场运行规律、预测未来趋势、规避风险、制定投资策略的基石。 本书《多元时间序列分析与金融应用：R语言实践》旨在系统性地介绍多元时间序列分析的核心理论、方法与技术，并聚焦于其在金融领域的广泛而深入的应用。我们将从基础概念出发，逐步深入到复杂的模型构建与实证分析，全程辅以经典的R语言实现。本书的目标是赋能读者，使其能够熟练运用R语言这一强大的统计计算与图形化工具，准确地捕捉金融市场中多元时间序列数据所蕴含的丰富信息，并将其转化为具有实际指导意义的决策依据。 我们深知，理论的魅力在于其深刻的洞察力，而实践的价值则在于其解决实际问题的能力。因此，本书力求做到理论与实践并重，既要讲解清楚多元时间序列分析背后的统计原理和模型假设，又要通过大量真实或模拟的金融数据案例，展示如何将这些理论方法转化为可执行的R语言代码，并对分析结果进行科学的解释与评估。通过阅读本书，您将不仅理解“为什么”这样做，更能掌握“如何”去做。 二、 核心理论：构建多元时间序列分析的坚实基石 多元时间序列分析，顾名思义，是指研究多个相互关联的时间序列数据之间的动态关系。这与单变量时间序列分析有着本质的区别，后者仅关注单个时间序列自身的演变规律。在金融市场中，例如股票价格、利率、汇率、通货膨胀率等都可能存在着错综复杂的相互影响。理解这些变量之间的联动关系，对于构建更稳健的模型、做出更准确的预测至关重要。 本书将从以下几个核心理论层面展开： 1. 平稳性与非平稳性： 时间序列的平稳性是许多经典时间序列模型的前提条件。我们将详细介绍宽平稳和严平稳的概念，以及如何通过ADF检验、KPSS检验等方法进行检验。对于非平稳序列，我们将介绍差分、趋势调整等处理方法，使其能够被后续模型所容纳。 2. 自相关与偏自相关： 自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）是揭示时间序列内在结构的关键工具。我们将深入讲解如何计算和解释ACF和PACF图，以及它们如何指导我们识别AR（自回归）、MA（移动平均）等模型阶数。 3. 经典单变量时间序列模型： 在深入多元模型之前，巩固对经典单变量模型的理解是必不可少的。我们将详细讲解AR模型、MA模型、ARMA模型以及ARIMA模型，包括它们的模型设定、参数估计、模型诊断和预测。 4. 协方差与相关性： 在多元时间序列分析中，理解不同序列之间的协方差和相关性是分析其动态关系的第一步。我们将讲解如何计算和解释协方差矩阵和相关系数矩阵，以及它们如何反映序列之间的线性依赖程度。 5. 格兰杰因果关系检验： “格兰杰因果关系”并非真正的因果关系，而是指一个时间序列的过去值是否能显著地帮助预测另一个时间序列的未来值。我们将详细讲解格兰杰因果关系检验的原理、假设以及在R语言中的实现，并讨论其在金融领域解读变量间影响方向上的局限性。 三、 多元时间序列模型：捕捉变量间的动态互动 多元时间序列模型是本书的重中之重，它能够更精细地刻画金融市场中多变量的复杂动态。我们将循序渐进地介绍以下关键模型： 1. 向量自回归（VAR）模型： VAR模型是处理多个相互关联的时间序列数据最常用的模型之一。其核心思想是将每个变量都表示为其自身以及其他所有变量的滞后值的线性函数。我们将深入讲解VAR模型的设定、估计（如OLS、MLE）、模型阶数选择（如AIC、BIC）、模型诊断（残差检验、稳定性检验）以及多步预测。 2. 向量移动平均（VMA）和向量自回归移动平均（VARMA）模型： 作为VAR模型的扩展，VMA和VARMA模型引入了移动平均项，能够捕捉更广泛的时间序列动态。虽然VARMA模型的估计和诊断相对复杂，但我们将介绍其基本概念和处理方法。 3. 结构向量自回归（SVAR）模型： SVAR模型在VAR模型的基础上，通过引入经济学理论或外部信息来识别模型中的结构性冲击。这使得我们可以更深入地理解不同冲击对经济变量的短期和长期影响。我们将讲解SVAR模型的识别方法（如Cholesky分解、递归识别）及其在金融冲击分析中的应用。 4. 协整与向量误差修正模型（VECM）： 对于非平稳但存在长期均衡关系的多个时间序列，协整分析是必不可少的。我们将详细介绍协整的定义、协整关系的检验（如Engle-Granger检验、Johansen检验）以及向量误差修正模型（VECM）的构建与应用。VECM能够同时刻画序列的短期动态和长期均衡调整过程，在分析宏观经济变量、资产价格等问题上具有重要意义。 5. 状态空间模型与卡尔曼滤波： 状态空间模型提供了一个更为灵活的框架，可以处理包含未观测状态变量的时间序列模型。卡尔曼滤波作为状态空间模型的核心算法，能够有效地估计未观测状态变量的动态变化，并进行最优预测。我们将介绍状态空间模型的基本形式以及卡尔曼滤波的原理和在R语言中的实现。 四、 金融领域的典型应用：将理论付诸实践 本书的另一大亮点在于其丰富的金融应用案例。我们将结合上述多元时间序列分析模型，深入探讨在金融领域的一系列经典问题： 1. 金融时间序列的预处理与可视化： 在进行模型分析之前，对原始金融数据进行清洗、变换、可视化是至关重要的。我们将展示如何利用R语言进行数据读取、缺失值处理、异常值检测、日历调整、对数收益率计算等操作，并利用各种图表（如时序图、散点图、ACF/PACF图、相关热力图）直观地展示数据特征。 2. 宏观经济变量与金融市场联动分析： 探讨宏观经济指标（如GDP、通货膨胀率、利率、失业率）与股票市场、债券市场、外汇市场等之间的动态关系。例如，如何利用VAR或VECM模型分析货币政策变动对资产价格的影响，或者分析通胀预期如何影响债券收益率。 3. 资产价格的波动性建模与风险管理： 金融资产的波动性是风险管理的核心。我们将介绍如何利用多元GARCH模型（如BEKK-GARCH, DCC-GARCH）来刻画资产收益率的条件异方差，并计算VaR（风险价值）等风险度量指标，用于投资组合的风险控制。 4. 利率期限结构分析： 利率期限结构是金融市场的重要信号。我们将探讨如何利用多元时间序列模型来分析不同期限的利率之间的关系，理解利率传导机制，并预测未来利率的走势。 5. 汇率动态与国际收支分析： 分析不同国家货币汇率之间的关系，以及汇率变动与贸易、资本流动之间的相互影响。VAR模型可以帮助我们量化这些联动效应。 6. 事件研究与政策影响分析： 如何利用多元时间序列模型来评估特定事件（如公司财报发布、央行货币政策声明、重大国际事件）对金融市场的影响。 7. 高频金融数据分析： 触及高频金融数据（如秒级、毫秒级）的特性，并介绍适用于此类数据的建模方法，尽管这部分可能需要更高级的统计和计算知识。 五、 R语言实践：赋能高效分析 本书强调R语言在多元时间序列分析与金融应用中的实践操作。我们将系统介绍： 1. 核心R语言包： 重点介绍如`ts`, `zoo`, `xts`, `vars`, `urca`, `tseries`, `forecast`, `rugarch`, `qrmtools`等在时间序列分析和金融建模中常用的R语言包，并提供详细的使用说明和示例代码。 2. 数据处理与可视化： 展示如何利用`dplyr`, `ggplot2`等包进行高效的数据操作和精美的图表绘制。 3. 模型实现与评估： 提供清晰的R代码片段，演示如何一步步地构建、估计、诊断和预测多元时间序列模型。 4. 案例复现： 每个金融应用案例都将提供完整的R代码，方便读者学习、复现和进行二次开发。 六、 读者对象与学习建议 本书适合以下读者： 对金融市场有浓厚兴趣，希望通过量化方法深入理解市场运行规律的金融从业人员（如分析师、交易员、风险经理）。 统计学、经济学、金融学等相关专业的研究生和高年级本科生。 希望掌握多元时间序列分析工具，并将其应用于实际问题的统计学爱好者。 熟悉R语言基础，并希望拓展其应用领域的R用户。 学习建议： 动手实践： R语言的学习需要大量的实践。请务必跟随书中的代码示例进行操作，尝试修改参数，观察结果变化。 数据获取： 鼓励读者自行获取真实金融数据进行分析，例如从Quandl、Yahoo Finance、或国内财经数据平台获取。 理论回顾： 对于书中涉及的统计学和计量经济学理论，如果感觉模糊，可以适当查阅相关教材进行回顾。 问题讨论： 在遇到困难时，积极查阅R语言的帮助文档，或在相关的统计与金融社群中进行提问和讨论。 七、 总结：开启您的量化金融之旅 《多元时间序列分析与金融应用：R语言实践》不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往量化金融世界的大门。通过系统学习本书的内容，您将能够： 深刻理解 金融市场中多变量之间复杂的动态关系。 熟练掌握 多元时间序列分析的各种经典模型与前沿方法。 精通 使用R语言进行金融时间序列数据的处理、建模、分析与可视化。 有效解决 金融领域的实际问题，为投资决策、风险管理提供科学依据。 我们相信，本书将成为您在量化金融道路上不可或缺的良师益友，助您在瞬息万变的金融市场中洞察先机，运筹帷幄。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种在金融行业摸爬滚打多年，但缺乏系统统计学背景的从业者来说，《多元时间序列分析及金融应用：R语言》简直是一本救星。我平时工作中接触到大量数据，但总觉得分析不够深入，决策不够有底气。这本书用非常接地气的方式，讲解了如何利用多元时间序列模型来理解和预测金融市场的波动。它从风险管理、投资组合优化等实际业务场景出发，让我看到了统计工具的巨大价值。我特别喜欢它关于模型评估和实证分析的章节，这部分内容非常实用，让我知道如何判断一个模型的好坏，以及如何将模型应用到实际的业务决策中。书中提供的R语言代码，更是让我能够直接上手操作，解决我工作中遇到的具体问题。这本书没有过多的理论废话，而是直击痛点，提供了切实可行的解决方案，让我对未来的工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

阅读《多元时间序列分析及金融应用：R语言》的过程，对我而言更像是一场深入的学术探索，而非简单的技能学习。这本书的深度和广度都给我留下了深刻的印象。它并没有回避多元时间序列分析中的一些高阶主题，比如状态空间模型、因子模型等，并且对这些模型进行了深入的理论剖析。作者在解释这些复杂模型时，展现出了扎实的功底和严谨的逻辑。我尤其欣赏它在讨论模型选择和检验时所采用的方法，这些是实际应用中至关重要的环节，往往容易被初学者忽略。书中关于模型诊断的章节，也非常实用，它教我如何判断模型是否拟合良好，以及潜在的风险。虽然我还不一定能完全掌握所有理论，但这本书无疑为我打开了进一步研究的大门，激发了我对更深层次统计理论的兴趣。它让我意识到，在金融应用背后，蕴含着多么精妙的数学思想。

评分☆☆☆☆☆

最近偶然翻到这本《多元时间序列分析及金融应用：R语言》，说实话，一开始是被“金融应用”这几个字吸引过来的。我对量化投资一直很感兴趣，但苦于数学基础相对薄弱，很多复杂的统计模型一直没能深入理解。这本书的叙述风格让我感到意外的亲切，作者似乎非常善于将抽象的数学概念转化为易于理解的语言，并且巧妙地将其与实际的金融场景联系起来。它在介绍模型时，不仅仅是给出一堆公式，而是会解释这些公式背后的逻辑，以及它们在金融市场中可能扮演的角色。比如，它对协整关系的处理，让我豁然开朗，明白了为什么有些看似不相关的资产之间会有长期的均衡关系。而R语言的应用，更是让这一切变得触手可及。我尝试着书中提供的代码，很快就在我的电脑上跑通了，这让我对利用统计工具进行金融分析充满了信心。这本书给了我一种“原来如此”的顿悟感，也让我看到了自己在这条道路上前进的希望。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在学习统计学专业的学生，我一直觉得时间序列分析部分的内容比较零散，尤其是在涉及到多变量的分析时，更是感到无从下手。这本《多元时间序列分析及金融应用：R语言》的出现，正好填补了我学习中的一个重要空白。它系统地梳理了多元时间序列分析的各种主流模型，并且重点讲解了它们在金融领域的具体应用。我最喜欢的是它关于模型解释的部分，作者非常细致地解释了每个参数的含义，以及它们如何反映金融市场的动态。通过R语言的代码示例，我能够将书中的理论知识转化为实际操作，这对于巩固我的学习成果至关重要。我甚至尝试着使用书中介绍的Granger因果检验来分析不同经济指标之间的关系，这种实践让我对统计模型的应用有了更直观的认识。这本书的编写风格非常适合学生，既有理论的深度，又有实践的指导性。

评分☆☆☆☆☆

这本《多元时间序列分析及金融应用：R语言》实在太对我的胃口了！我之前一直在金融领域摸索，接触了不少时间序列模型，但总觉得不够系统，尤其是处理多变量数据时，常常感到力不从心。这本书的出现，就像给我打开了一扇新世界的大门。它从最基础的概念讲起，循序渐进，一点点地剥开多元时间序列的神秘面纱。我特别喜欢它对VAR模型的详细阐述，从理论推导到实际应用，每一步都清晰可见。更重要的是，它没有停留在理论层面，而是紧密结合R语言，提供了大量可执行的代码示例。这意味着我不仅能理解模型是什么，更能亲手搭建模型，进行实操。这一点对于我这种动手能力强、喜欢边学边练的学习者来说，简直是福音。我迫不及待地想用它来分析我的投资组合数据，看看能否从中挖掘出更深层次的规律。这本书的出版，无疑为我这样的金融从业者提供了一个强大的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

喜欢京东物流很快，满意！物美价廉。

评分☆☆☆☆☆

书挺好,经典

评分☆☆☆☆☆

开卷有益！！！！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

书收到，还没看，先评价

评分☆☆☆☆☆

书还是不错的。理论的东西多一些。实际案例相对少一点

评分☆☆☆☆☆

好长时间没补基础了，得空仔细看看吧！

评分☆☆☆☆☆

终于出中文版了

评分☆☆☆☆☆

有点帮助，但不喜欢R语言