经济与金融计量方法：原理、应用案例及R语言实现_何宗武马卫锋_9787111629788

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。

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！

我要评论