多元時間序列分析及金融應用：R語言 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 蔡瑞胸（RueyS.Tsay） 著，李洪成 譯

圖書標籤:

• 時間序列分析
• 多元時間序列
• 金融應用
• R語言
• 計量經濟學
• 數據分析
• 預測
• 建模
• 金融工程
• 量化投資

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111542605

版次：1

商品編碼：11957269

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 華章數學譯叢

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：379

內容簡介

　　本書介紹瞭多元時間序列數據的基本概念和思想，並用R軟件來展示所有的方法和模型。本書共分為7章，其主要內容為多元時間序列的基本概念、嚮量自迴歸（VAR）模型、嚮量自迴歸移動平均（VARMA）模型、多元時間序列的結構設定、單位根非平穩和協整問題、因子模型和一些特定的多元時間序列主題、多元波動率模型。全書應用實際的例子，並用R軟件來說明分析方法。本書可作為高等院校統計學、金融學等相關專業高年級本科生或研究生的時間序列分析教材，也可供相關專業研究人員參考。

目錄

譯者序
前言
緻謝
第1章多元綫性時間序列
1.1 引言
1.2基本概念
1.2.1平穩性
1.2.2綫性
1.2.3可逆性
1.3交叉協方差和相關矩陣
1.4樣本CCM
1.5零交叉相關性的檢驗
1.6預測
1.7模型錶示
1.8本書的結構
1.9軟件
練習
參考文獻
第2章平穩嚮量自迴歸時間序列
2.1引言
2.2VAR（1）模型
2.2.1模型結構和格蘭傑因果關係
2.2.2傳遞函數模型的相關性
2.2.3平穩條件
2.2.4可逆性
2.2.5矩方程
2.2.6分量的隱含模型
2.2.7移動平均錶達式
2.3VAR（2）模型
2.3.1平穩條件
2.3.2矩方程
2.3.3隱含的邊際分量模型
2.3.4移動平均錶達式
2.4VAR（p）模型
2.4.1一個VAR（1）錶達式
2.4.2平穩條件
2.4.3矩方程
2.4.4隱含的分量模型
2.4.5移動平均錶達式
2.5估計
2.5.1最小二乘方法
2.5.2極大似然估計
2.5.3LS估計的極限性質
2.5.4貝葉斯估計
2.6階選擇
2.6.1序列似然比檢驗
2.6.2信息準則
2.7模型檢驗
2.7.1殘差交叉相關性
2.7.2多元混成統計
2.7.3模型簡化
2.8綫性約束
2.9預測
2.9.1給定模型的預測
2.9.2估計模型的預測
2.10脈衝響應函數
2.10.1正交新息
2.11預測誤差方差分解
2.12證明
練習
參考文獻
第3章嚮量自迴歸移動平均時間序列
3.1嚮量MA模型
3.1.1VMA（1）模型
3.1.2VMA（q）模型的性質
3.2設定VMA 階
3.3VMA模型的估計
3.3.1條件似然估計
3.3.2精確似然估計
3.3.3初始參數估計
3.4VMA模型預測
3.5VARMA模型
3.5.1可識彆性
3.5.2VARMA（1,1）模型
3.5.3VARMA模型的一些性質
3.6VARMA模型的隱含關係
3.6.1格蘭傑因果關係
3.6.2脈衝響應函數
3.7VARMA過程的綫性變換
3.8VARMA過程的時間聚閤
3.9VARMA模型的似然函數
3.9.1條件似然函數
3.9.2精確似然函數
3.9.3解釋似然函數
3.9.4似然函數計算
3.10精確似然函數的新息方法
3.10.1塊Cholesky 分解
3.11極大似然估計的漸近分布
3.11.1綫性參數約束
3.12擬閤VARMA模型的模型檢驗
3.13VARMA模型預測
3.13.1預測更新
3.14初次階識彆
3.14.1一緻AR估計
3.14.2擴展的交叉相關矩陣
3.14.3匯總雙嚮錶
3.15VARMA模型的實證分析
3.15.1個人收入與支齣
3.15.2房屋開工率和房貸利率
3.16附錄
練習
參考文獻
第4章VARMA模型的結構設定
4.1Kronecker 指數方法
4.1.1預測解釋
4.1.2VARMA設定
4.1.3一個說明性的例子
4.1.4Echelon形式
4.1.5續例
4.2標量分量方法
4.2.1標量分量模型
4.2.2模型設定與標量分量模型
4.2.3冗餘參數
4.2.4VARMA 模型設定
4.2.5變換矩陣
4.3階數設定的統計量
4.3.1降秩檢驗
4.4求解Kronecker指數
4.4.1應用
4.5求解標量分量模型
4.5.1標量分量模型的含義
4.5.2可交換標量分量模型
4.5.3求解標量分量
4.5.4應用
4.6估計
4.6.1Kronecker指數方法的解釋
4.6.2SCM方法的解釋
4.7例子
4.7.1SCM方法
4.7.2Kronecker指數方法
4.7.3討論和比較
4.8附錄：典型相關分析
練習
參考文獻
第5章單位根非平穩過程
5.1一元單位根過程
5.1.1動機
5.1.2平穩單位根
5.1.3AR(1)模型
5.1.4AR(p)模型
5.1.5MA(1)模型
5.1.6單位根檢驗
5.1.7例子
5.2多元單位根過程
5.2.1等價模型錶示法
5.2.2單位根VAR過程
5.3僞迴歸
5.4多元變量指數平滑過程
5.5協整關係
5.5.1一個協整的例子
5.5.2協整性的一些說明
5.6誤差修正模型
5.7協整嚮量的含義
5.7.1確定性項的含義
5.7.2移動平均錶示法的含義
5.8協整嚮量的參數化
5.9協整檢驗
5.9.1VAR模型
5.9.2確定性項的設定
5.9.3似然比檢驗小結
5.9.4對VAR模型的協整檢驗
5.9.5案例
5.9.6VARMA模型的協整檢驗
5.10誤差修正模型的估計
5.10.1VAR模型
5.10.2簡化迴歸模型
5.10.3VARMA模型
5.11應用
5.12討論
5.13附錄
練習
參考文獻
第6章因子模型和其他問題
6.1季節模型
6.2主成分分析
6.3外生變量的運用
6.3.1VARX模型
6.3.2迴歸模型
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擴散指數模型
6.5.4動態因子模型
6.5.5約束因子模型
6.5.6漸近主成分分析
6.6分類和聚類分析
6.6.1聚類分析
6.6.2貝葉斯估計
6.6.3馬爾科夫鏈濛特卡洛法
練習
參考文獻
第7章多元波動率模型
7.1條件異方差檢驗
7.1.1混成檢驗
7.1.2基於秩的檢驗
7.1.3模擬
7.1.4應用
7.2多元波動率模型估計
7.3波動率模型的診斷檢驗
7.3.1Ling和Li 統計量
7.3.2Tse統計量
7.4指數加權移動平均
7.5BEKK模型
7.5.1討論
7.6Cholesky分解和波動率建模
7.6.1波動率建模
7.6.2應用
7.7動態條件相關模型
7.7.1建立DCC模型的過程
7.7.2例子
7.8正交變換
7.8.1Go GARCH模型
7.8.2動態正交分量
7.8.3DOC存在性檢驗
7.9基於Copula函數模型
7.9.1Copula函數
7.9.2高斯和t copula函數
7.9.3多元波動率建模
7.10主波動成分
練習
參考文獻
附錄A數學與統計學

前言/序言

　　本書是根據我過去30年中對多元時間序列分析的教學和研究經驗編著而成。本書總結瞭多元時間序列數據的基本概念和思想，給齣瞭用於描述變量間動態關係的計量經濟模型和統計模型，討論瞭模型太靈活時齣現的可辨彆性問題，介紹瞭尋找蘊藏在多維時間序列中簡化結構的方法，強調瞭多元時間序列方法的適用性和局限性。最後，開發瞭一個R軟件包，以方便讀者應用本書所討論的方法和模型。
　　多元時間序列分析為處理隱藏於具有時間和橫截麵相依性的多維度量中的信息提供有效的工具和方法。數據分析的目標在於更好地理解變量之間的動態關係以及提高預測的準確性。本書所涉及的模型可以用於策略模擬或者推理。由於綫性模型易於理解且應用廣泛，所以本書主要研究綫性模型。本書努力對理論和應用進行平衡，並盡量讓書中的記號一緻。同時，也盡力使本書能自我包含。然而，由於這個學科本身的復雜性，所以書中選取主題的涵蓋深度可能有所不同。一方麵，這也代錶瞭我個人的喜好和對這些主題的理解；另一方麵，我也希望本書的篇幅在閤理的範圍之內。
　　當前，高維度數據分析領域，特彆是相依數據，仍然在快速發展著。因此，此類書籍難免忽略一些重要的主題或者方法。例如，本書沒有包括非綫性模型的內容，也沒有對分類數據時間序列（categoricaltimeseries）進行討論。讀者可以查看最新的文章或者雜誌來獲取該方麵的相關文獻。
　　本書首先在第1章給齣瞭多元時間序列的一些基本概念，包括評估以及量化時間和橫截麵相依性。隨著數據維度的增加，呈現多元數據的難度也明顯增大。我盡力以精簡的方式來進行呈現。在某些情況下，給齣瞭標量匯總統計數據。第2章重點介紹嚮量自迴歸（VAR）模型，盡管有所爭議，但它們是應用最為廣泛的時間序列模型。本書的目的是盡力使這一章內容豐富，以饗對VAR模型感興趣的讀者。本章涵蓋瞭分析VAR模型的貝葉斯方法和經典方法。第3章學習嚮量自迴歸移動平均（VARMA）模型。首先，介紹嚮量移動平均模型（VMA）的性質以及模型估計。隨後，分析VARMA模型的識彆，並介紹該模型的性質。第4章探索多元時間序列的結構設定。介紹探尋隱藏在嚮量時間序列中簡化結構的兩種方法。這兩種方法可以讓用戶發現多元綫性時間序列的框架(skeleton)。第5章介紹單位根非平穩性和協整關係。它包括理解單位根時間序列的基本理論和一些相關應用。第6章介紹因子模型和一些特選的多元時間序列主題。這裏研究瞭經典因子模型與近似因子模型。本書的目標是涵蓋目前文獻中齣現的所有因子模型並給齣這些因子模型之間的關係。第7章主要介紹多元波動率模型。它涵蓋瞭相對容易應用且産生正定波動率矩陣的波動率模型。本章還給齣瞭檢測嚮量時間序列的條件異方差性的方法和檢驗擬閤多元波動率模型的方法。全書貫穿實際應用的例子來說明分析方法。每章中都給齣瞭對實證嚮量時間序列分析的練習。
　　軟件是多元時間序列分析必不可少的一部分。如果沒有軟件包，多元時間序列就成為純理論的練習。本書盡我所能編寫R程序包，以方便讀者應用書中討論的方法和模型。所有的程序都放在R語言的MTS添加包中。應用這個R添加包和其他已有的R包，讀者可以重現書中的所有分析。我並不是一個專業的程序員，MTS添加包中的許多代碼也許不是特彆有效，它們或許有瑕疵，歡迎對本書R添加包或者其他內容的任何建議和改正。
　　RueyS Tsay（蔡瑞胸）伊利諾伊，芝加哥，2014年9月

《多元時間序列分析與金融應用：R語言實踐》 一、 導論：洞察時間序列的奧秘，駕馭金融市場的脈搏 在信息爆炸的時代，海量的數據如潮水般湧來，而時間序列數據，作為記錄事物發展演變軌跡的獨特載體，在金融、經濟、氣象、醫學等眾多領域都扮演著至關重要的角色。金融市場尤其以其內在的復雜性、高波動性和非綫性特徵，使得對時間序列數據的深入分析成為理解市場運行規律、預測未來趨勢、規避風險、製定投資策略的基石。 本書《多元時間序列分析與金融應用：R語言實踐》旨在係統性地介紹多元時間序列分析的核心理論、方法與技術，並聚焦於其在金融領域的廣泛而深入的應用。我們將從基礎概念齣發，逐步深入到復雜的模型構建與實證分析，全程輔以經典的R語言實現。本書的目標是賦能讀者，使其能夠熟練運用R語言這一強大的統計計算與圖形化工具，準確地捕捉金融市場中多元時間序列數據所蘊含的豐富信息，並將其轉化為具有實際指導意義的決策依據。 我們深知，理論的魅力在於其深刻的洞察力，而實踐的價值則在於其解決實際問題的能力。因此，本書力求做到理論與實踐並重，既要講解清楚多元時間序列分析背後的統計原理和模型假設，又要通過大量真實或模擬的金融數據案例，展示如何將這些理論方法轉化為可執行的R語言代碼，並對分析結果進行科學的解釋與評估。通過閱讀本書，您將不僅理解“為什麼”這樣做，更能掌握“如何”去做。 二、 核心理論：構建多元時間序列分析的堅實基石 多元時間序列分析，顧名思義，是指研究多個相互關聯的時間序列數據之間的動態關係。這與單變量時間序列分析有著本質的區彆，後者僅關注單個時間序列自身的演變規律。在金融市場中，例如股票價格、利率、匯率、通貨膨脹率等都可能存在著錯綜復雜的相互影響。理解這些變量之間的聯動關係，對於構建更穩健的模型、做齣更準確的預測至關重要。 本書將從以下幾個核心理論層麵展開： 1. 平穩性與非平穩性： 時間序列的平穩性是許多經典時間序列模型的前提條件。我們將詳細介紹寬平穩和嚴平穩的概念，以及如何通過ADF檢驗、KPSS檢驗等方法進行檢驗。對於非平穩序列，我們將介紹差分、趨勢調整等處理方法，使其能夠被後續模型所容納。 2. 自相關與偏自相關： 自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）是揭示時間序列內在結構的關鍵工具。我們將深入講解如何計算和解釋ACF和PACF圖，以及它們如何指導我們識彆AR（自迴歸）、MA（移動平均）等模型階數。 3. 經典單變量時間序列模型： 在深入多元模型之前，鞏固對經典單變量模型的理解是必不可少的。我們將詳細講解AR模型、MA模型、ARMA模型以及ARIMA模型，包括它們的模型設定、參數估計、模型診斷和預測。 4. 協方差與相關性： 在多元時間序列分析中，理解不同序列之間的協方差和相關性是分析其動態關係的第一步。我們將講解如何計算和解釋協方差矩陣和相關係數矩陣，以及它們如何反映序列之間的綫性依賴程度。 5. 格蘭傑因果關係檢驗： “格蘭傑因果關係”並非真正的因果關係，而是指一個時間序列的過去值是否能顯著地幫助預測另一個時間序列的未來值。我們將詳細講解格蘭傑因果關係檢驗的原理、假設以及在R語言中的實現，並討論其在金融領域解讀變量間影響方嚮上的局限性。 三、 多元時間序列模型：捕捉變量間的動態互動 多元時間序列模型是本書的重中之重，它能夠更精細地刻畫金融市場中多變量的復雜動態。我們將循序漸進地介紹以下關鍵模型： 1. 嚮量自迴歸（VAR）模型： VAR模型是處理多個相互關聯的時間序列數據最常用的模型之一。其核心思想是將每個變量都錶示為其自身以及其他所有變量的滯後值的綫性函數。我們將深入講解VAR模型的設定、估計（如OLS、MLE）、模型階數選擇（如AIC、BIC）、模型診斷（殘差檢驗、穩定性檢驗）以及多步預測。 2. 嚮量移動平均（VMA）和嚮量自迴歸移動平均（VARMA）模型： 作為VAR模型的擴展，VMA和VARMA模型引入瞭移動平均項，能夠捕捉更廣泛的時間序列動態。雖然VARMA模型的估計和診斷相對復雜，但我們將介紹其基本概念和處理方法。 3. 結構嚮量自迴歸（SVAR）模型： SVAR模型在VAR模型的基礎上，通過引入經濟學理論或外部信息來識彆模型中的結構性衝擊。這使得我們可以更深入地理解不同衝擊對經濟變量的短期和長期影響。我們將講解SVAR模型的識彆方法（如Cholesky分解、遞歸識彆）及其在金融衝擊分析中的應用。 4. 協整與嚮量誤差修正模型（VECM）： 對於非平穩但存在長期均衡關係的多個時間序列，協整分析是必不可少的。我們將詳細介紹協整的定義、協整關係的檢驗（如Engle-Granger檢驗、Johansen檢驗）以及嚮量誤差修正模型（VECM）的構建與應用。VECM能夠同時刻畫序列的短期動態和長期均衡調整過程，在分析宏觀經濟變量、資産價格等問題上具有重要意義。 5. 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 狀態空間模型提供瞭一個更為靈活的框架，可以處理包含未觀測狀態變量的時間序列模型。卡爾曼濾波作為狀態空間模型的核心算法，能夠有效地估計未觀測狀態變量的動態變化，並進行最優預測。我們將介紹狀態空間模型的基本形式以及卡爾曼濾波的原理和在R語言中的實現。 四、 金融領域的典型應用：將理論付諸實踐 本書的另一大亮點在於其豐富的金融應用案例。我們將結閤上述多元時間序列分析模型，深入探討在金融領域的一係列經典問題： 1. 金融時間序列的預處理與可視化： 在進行模型分析之前，對原始金融數據進行清洗、變換、可視化是至關重要的。我們將展示如何利用R語言進行數據讀取、缺失值處理、異常值檢測、日曆調整、對數收益率計算等操作，並利用各種圖錶（如時序圖、散點圖、ACF/PACF圖、相關熱力圖）直觀地展示數據特徵。 2. 宏觀經濟變量與金融市場聯動分析： 探討宏觀經濟指標（如GDP、通貨膨脹率、利率、失業率）與股票市場、債券市場、外匯市場等之間的動態關係。例如，如何利用VAR或VECM模型分析貨幣政策變動對資産價格的影響，或者分析通脹預期如何影響債券收益率。 3. 資産價格的波動性建模與風險管理： 金融資産的波動性是風險管理的核心。我們將介紹如何利用多元GARCH模型（如BEKK-GARCH, DCC-GARCH）來刻畫資産收益率的條件異方差，並計算VaR（風險價值）等風險度量指標，用於投資組閤的風險控製。 4. 利率期限結構分析： 利率期限結構是金融市場的重要信號。我們將探討如何利用多元時間序列模型來分析不同期限的利率之間的關係，理解利率傳導機製，並預測未來利率的走勢。 5. 匯率動態與國際收支分析： 分析不同國傢貨幣匯率之間的關係，以及匯率變動與貿易、資本流動之間的相互影響。VAR模型可以幫助我們量化這些聯動效應。 6. 事件研究與政策影響分析： 如何利用多元時間序列模型來評估特定事件（如公司財報發布、央行貨幣政策聲明、重大國際事件）對金融市場的影響。 7. 高頻金融數據分析： 觸及高頻金融數據（如秒級、毫秒級）的特性，並介紹適用於此類數據的建模方法，盡管這部分可能需要更高級的統計和計算知識。 五、 R語言實踐：賦能高效分析 本書強調R語言在多元時間序列分析與金融應用中的實踐操作。我們將係統介紹： 1. 核心R語言包： 重點介紹如`ts`, `zoo`, `xts`, `vars`, `urca`, `tseries`, `forecast`, `rugarch`, `qrmtools`等在時間序列分析和金融建模中常用的R語言包，並提供詳細的使用說明和示例代碼。 2. 數據處理與可視化： 展示如何利用`dplyr`, `ggplot2`等包進行高效的數據操作和精美的圖錶繪製。 3. 模型實現與評估： 提供清晰的R代碼片段，演示如何一步步地構建、估計、診斷和預測多元時間序列模型。 4. 案例復現： 每個金融應用案例都將提供完整的R代碼，方便讀者學習、復現和進行二次開發。 六、 讀者對象與學習建議 本書適閤以下讀者： 對金融市場有濃厚興趣，希望通過量化方法深入理解市場運行規律的金融從業人員（如分析師、交易員、風險經理）。 統計學、經濟學、金融學等相關專業的研究生和高年級本科生。 希望掌握多元時間序列分析工具，並將其應用於實際問題的統計學愛好者。 熟悉R語言基礎，並希望拓展其應用領域的R用戶。 學習建議： 動手實踐： R語言的學習需要大量的實踐。請務必跟隨書中的代碼示例進行操作，嘗試修改參數，觀察結果變化。 數據獲取： 鼓勵讀者自行獲取真實金融數據進行分析，例如從Quandl、Yahoo Finance、或國內財經數據平颱獲取。 理論迴顧： 對於書中涉及的統計學和計量經濟學理論，如果感覺模糊，可以適當查閱相關教材進行迴顧。 問題討論： 在遇到睏難時，積極查閱R語言的幫助文檔，或在相關的統計與金融社群中進行提問和討論。 七、 總結：開啓您的量化金融之旅 《多元時間序列分析與金融應用：R語言實踐》不僅僅是一本技術手冊，更是一扇通往量化金融世界的大門。通過係統學習本書的內容，您將能夠： 深刻理解 金融市場中多變量之間復雜的動態關係。 熟練掌握 多元時間序列分析的各種經典模型與前沿方法。 精通 使用R語言進行金融時間序列數據的處理、建模、分析與可視化。 有效解決 金融領域的實際問題，為投資決策、風險管理提供科學依據。 我們相信，本書將成為您在量化金融道路上不可或缺的良師益友，助您在瞬息萬變的金融市場中洞察先機，運籌帷幄。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《多元時間序列分析及金融應用：R語言》的過程，對我而言更像是一場深入的學術探索，而非簡單的技能學習。這本書的深度和廣度都給我留下瞭深刻的印象。它並沒有迴避多元時間序列分析中的一些高階主題，比如狀態空間模型、因子模型等，並且對這些模型進行瞭深入的理論剖析。作者在解釋這些復雜模型時，展現齣瞭紮實的功底和嚴謹的邏輯。我尤其欣賞它在討論模型選擇和檢驗時所采用的方法，這些是實際應用中至關重要的環節，往往容易被初學者忽略。書中關於模型診斷的章節，也非常實用，它教我如何判斷模型是否擬閤良好，以及潛在的風險。雖然我還不一定能完全掌握所有理論，但這本書無疑為我打開瞭進一步研究的大門，激發瞭我對更深層次統計理論的興趣。它讓我意識到，在金融應用背後，蘊含著多麼精妙的數學思想。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種在金融行業摸爬滾打多年，但缺乏係統統計學背景的從業者來說，《多元時間序列分析及金融應用：R語言》簡直是一本救星。我平時工作中接觸到大量數據，但總覺得分析不夠深入，決策不夠有底氣。這本書用非常接地氣的方式，講解瞭如何利用多元時間序列模型來理解和預測金融市場的波動。它從風險管理、投資組閤優化等實際業務場景齣發，讓我看到瞭統計工具的巨大價值。我特彆喜歡它關於模型評估和實證分析的章節，這部分內容非常實用，讓我知道如何判斷一個模型的好壞，以及如何將模型應用到實際的業務決策中。書中提供的R語言代碼，更是讓我能夠直接上手操作，解決我工作中遇到的具體問題。這本書沒有過多的理論廢話，而是直擊痛點，提供瞭切實可行的解決方案，讓我對未來的工作充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

作為一名正在學習統計學專業的學生，我一直覺得時間序列分析部分的內容比較零散，尤其是在涉及到多變量的分析時，更是感到無從下手。這本《多元時間序列分析及金融應用：R語言》的齣現，正好填補瞭我學習中的一個重要空白。它係統地梳理瞭多元時間序列分析的各種主流模型，並且重點講解瞭它們在金融領域的具體應用。我最喜歡的是它關於模型解釋的部分，作者非常細緻地解釋瞭每個參數的含義，以及它們如何反映金融市場的動態。通過R語言的代碼示例，我能夠將書中的理論知識轉化為實際操作，這對於鞏固我的學習成果至關重要。我甚至嘗試著使用書中介紹的Granger因果檢驗來分析不同經濟指標之間的關係，這種實踐讓我對統計模型的應用有瞭更直觀的認識。這本書的編寫風格非常適閤學生，既有理論的深度，又有實踐的指導性。

評分☆☆☆☆☆

最近偶然翻到這本《多元時間序列分析及金融應用：R語言》，說實話，一開始是被“金融應用”這幾個字吸引過來的。我對量化投資一直很感興趣，但苦於數學基礎相對薄弱，很多復雜的統計模型一直沒能深入理解。這本書的敘述風格讓我感到意外的親切，作者似乎非常善於將抽象的數學概念轉化為易於理解的語言，並且巧妙地將其與實際的金融場景聯係起來。它在介紹模型時，不僅僅是給齣一堆公式，而是會解釋這些公式背後的邏輯，以及它們在金融市場中可能扮演的角色。比如，它對協整關係的處理，讓我豁然開朗，明白瞭為什麼有些看似不相關的資産之間會有長期的均衡關係。而R語言的應用，更是讓這一切變得觸手可及。我嘗試著書中提供的代碼，很快就在我的電腦上跑通瞭，這讓我對利用統計工具進行金融分析充滿瞭信心。這本書給瞭我一種“原來如此”的頓悟感，也讓我看到瞭自己在這條道路上前進的希望。

評分☆☆☆☆☆

這本《多元時間序列分析及金融應用：R語言》實在太對我的胃口瞭！我之前一直在金融領域摸索，接觸瞭不少時間序列模型，但總覺得不夠係統，尤其是處理多變量數據時，常常感到力不從心。這本書的齣現，就像給我打開瞭一扇新世界的大門。它從最基礎的概念講起，循序漸進，一點點地剝開多元時間序列的神秘麵紗。我特彆喜歡它對VAR模型的詳細闡述，從理論推導到實際應用，每一步都清晰可見。更重要的是，它沒有停留在理論層麵，而是緊密結閤R語言，提供瞭大量可執行的代碼示例。這意味著我不僅能理解模型是什麼，更能親手搭建模型，進行實操。這一點對於我這種動手能力強、喜歡邊學邊練的學習者來說，簡直是福音。我迫不及待地想用它來分析我的投資組閤數據，看看能否從中挖掘齣更深層次的規律。這本書的齣版，無疑為我這樣的金融從業者提供瞭一個強大的工具箱。

評分☆☆☆☆☆

沒有配套數據嗎？

評分☆☆☆☆☆

作者還是比較有名的 值得學習 經濟學

評分☆☆☆☆☆

不誤導你們，這書的中文翻譯很不專業。

評分☆☆☆☆☆

多元時間序列分析及金融應用：R語言多元時間序列分析及金融應用：R語言多元時間序列分析及金融應用：R語言多元時間序列分析及金融應用：R語言多元時間序列分析及金融應用：R語言多元時間序列分析及金融應用：R語言多元時間序列分析及金融應用：R語言多元時間序列分析及金融應用：R語言多元時間序列分析及金融應用：R語言多元時間序列分析及金融應用：R語言

評分☆☆☆☆☆

質量很好！物流很快！

評分☆☆☆☆☆

作者還是比較有名的 值得學習 經濟學

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