經(jīng)濟金融計量及其R語言應用（大數(shù)據(jù)時代經(jīng)濟與金融數(shù)據(jù)分析系列叢書）
定 價：30 元
- 作者：朱順泉
- 出版時間：2016/7/6
- ISBN：9787302437956
- 出 版 社：清華大學出版社
- 中圖法分類：F83
- 頁碼：211
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16K
本書結合大量精選的實例全面介紹使用R語言進行經(jīng)濟與金融分析的方法。全書共14章，內容包括經(jīng)濟與金融計量學緒論，R語言的下載、安裝與啟動，R語言對象與數(shù)據(jù)存取，參數(shù)估計與假設檢驗的R語言應用，線性回歸分析的R語言應用，多重共線性的R語言應用，異方差問題的R語言應用，自相關問題的R語言應用，時間序列分析ARIMA模型預測的R語言應用，單位根、協(xié)整與格蘭杰因果檢驗的R語言應用，時間序列分析GARCH模型的R語言應用，面板數(shù)據(jù)分析的R語言應用，基于R語言的金融數(shù)據(jù)分析綜合應用，創(chuàng)業(yè)板科技型上市公司股權激勵對其價值影響的計量檢驗研究。本書內容新穎、全面，實用性強，融理論、方法、應用于一體，可供統(tǒng)計學、數(shù)量經(jīng)濟學、管理科學與工程、應用數(shù)學、計算數(shù)學、概率統(tǒng)計、金融學、金融工程、投資學、金融專業(yè)碩士、經(jīng)濟學、財務管理、會計學、工商管理等專業(yè)的本科高年級學生與研究生使用。
《經(jīng)濟金融計量及其R語言應用》側重于使用R進行經(jīng)濟與金融數(shù)據(jù)分析，同時結合大量精選的實例問題對R語言進行科學、準確和全面的介紹，以便使讀者能深刻理解R的精髓和靈活、高效的使用技巧。
第1章經(jīng)濟與金融計量學緒論
1．1經(jīng)濟計量學與金融計量學的含義及建模步驟
1．1．1計量經(jīng)濟學與金融計量經(jīng)濟學的含義
1．1．2經(jīng)濟計量學與金融計量學建模過程
1．1．3經(jīng)濟與金融模型中的數(shù)據(jù)
1．2經(jīng)濟與金融計量軟件簡介
1．2．1R軟件簡介
1.2.2Python軟件簡介
1．2．3Stata軟件簡介
1．2．4EViews軟件簡介
1．2．5SAS軟件簡介
1．2．6Matlab軟件簡介
1．2．7SPSS軟件簡介
練習題
第2章R語言的下載、安裝與啟動
2．1選擇R語言的理由
2．2R語言下載
2．3R語言安裝
2．4R語言程序包的安裝
2．5R語言的啟動
2．6R語言的退出
2．7R語言的在線幫助系統(tǒng)
練習題
第3章R語言對象與數(shù)據(jù)存取
3．1R語言的對象與屬性
3．2對象信息的瀏覽和刪除
3．3向量對象
3．3．1數(shù)值型向量對象
3．3．2字符型向量對象
3．3．3邏輯型向量
3．3．4因子型向量
3．3．5數(shù)值型向量的運算
3．3．6常用統(tǒng)計函數(shù)
3．3．7向量的下標與子集(元素)的提取
3．4數(shù)組與矩陣對象
3．4．1數(shù)組的建立
3．4．2矩陣的建立
3．4．3數(shù)組與矩陣的下標與子集(元素)的提取
3．4．4矩陣的運算函數(shù)
3．5數(shù)據(jù)框對象
3．5．1數(shù)據(jù)框的直接建立
3．5．2數(shù)據(jù)框的間接建立
3．5．3適用于數(shù)據(jù)框的函數(shù)
3．5．4數(shù)據(jù)框的下標與子集的提取
3．5．5數(shù)據(jù)框中添加新變量
3．6時間序列對象
3．7列表對象
3．8R語言數(shù)據(jù)存儲
3．9R語言數(shù)據(jù)讀取
3．9．1文本文件數(shù)據(jù)的讀取
3．9．2Excel數(shù)據(jù)的讀取
3．9．3R語言中數(shù)據(jù)集的讀取
3．9．4R語言中的格式數(shù)據(jù)
3．10R語言編程
3．10．1R語言函數(shù)基礎
3．10．2循環(huán)和向量化
3．10．3用R語言編寫程序
3．10．4用R語言編寫函數(shù)
練習題
第4章參數(shù)估計與假設檢驗的R語言應用
4．1參數(shù)估計的R語言應用
4．1．1點估計矩分析法的R語言應用
4．1．2單正態(tài)總體均值區(qū)間估計的R語言應用
4．1．3單正態(tài)總體方差區(qū)間估計的R語言應用
4．2假設檢驗的R語言應用
4．2．1參數(shù)假設檢驗的基本理論
4．2．2單個樣本t檢驗的R語言應用
4．2．3兩個獨立樣本t檢驗的R語言應用
4．2．4配對樣本t檢驗的R語言應用
4．2．5單樣本方差假設檢驗的R語言應用
4．2．6雙樣本方差假設檢驗的R語言應用
練習題
第5章線性回歸分析的R語言應用
5．1一元線性回歸分析基本理論
5．1．1一元線性回歸分析的OLS估計
5．1．2一元線性回歸模型的統(tǒng)計檢驗
5．1．3一元線性回歸模型預測的置信區(qū)間
5．2一元線性回歸分析的R語言應用
5．3多元線性回歸分析基本理論
5．3．1多元線性回歸模型假設
5．3．2多元線性回歸模型的矩陣解法
5．3．3多元線性回歸模型的統(tǒng)計檢驗
5．4多元線性回歸分析的R語言應用
5．5穩(wěn)健線性回歸分析的R語言應用
5．5．1線性回歸中的幾個術語
5．5．2數(shù)據(jù)描述
5．5．3普通最小二乘(OLS)回歸的R語言應用
5．5．4穩(wěn)健回歸的R語言應用
練習題
第6章多重共線性的R語言應用
6.1多重共線性的概念
6.2多重共線性的后果
6.3產(chǎn)生多重共線性的原因
6.4多重共線性的識別和檢驗
6.5消除多重共線性的方法
6.6多重共線性診斷的R語言應用
6.7多重共線性消除的R語言應用
練習題
第7章異方差問題的R語言應用
7.1異方差的概念
7.2異方差產(chǎn)生的原因
7.3異方差的后果
7.4異方差的識別檢驗
7.4.1根據(jù)問題的經(jīng)濟背景，分析是否可能存在異方差
7.4.2圖示法
7.4.3統(tǒng)計檢驗方法
7.5消除異方差的方法
7.6異方差診斷的R語言應用
7.7異方差消除的R語言應用
練習題
第8章自相關問題的R語言應用
8.1自相關的概念
8.2產(chǎn)生自相關的原因
8.3自相關的后果
8.4自相關的識別和檢驗
8.5自相關的處理方法
8.6自相關性診斷的R語言應用
8.7自相關消除的R語言應用
練習題
第9章時間序列分析ARIMA模型預測的R語言應用
9.1ARIMA模型
9.2通過差分得到平穩(wěn)時間序列
9.3確定合適的ARIMA模型
9.4ARIMA模型預測
9.5ARIMA模型預測結果的檢驗
練習題
第10章單位根、協(xié)整與格蘭杰因果檢驗的R語言應用
10.1時間序列分析的基本理論
10.1.1平穩(wěn)、協(xié)整、因果檢驗的基本概念
10.1.2單位根檢驗
10.1.3協(xié)整檢驗
10.1.4誤差修正模型
10.2數(shù)據(jù)來源與思路
10.3描述性分析
10.4時間序列趨勢圖
10.5對數(shù)據(jù)進行相關分析
10.6時間序列的單位根檢驗
10.7兩時間序列分析的協(xié)整檢驗與誤差修正模型
10.8格蘭杰因果關系檢驗
練習題
第11章時間序列分析GARCH模型的R語言應用
11.1GARCH模型的含義
11.2ARCH效應檢驗
11.3GARCH模型的R語言函數(shù)用法
11.4GARCH模型的R語言函數(shù)應用實例
11.5德國股票指數(shù)的GARCH模型的R語言應用
練習題
第12章面板數(shù)據(jù)分析的R語言應用
12.1面板數(shù)據(jù)分析的基本理論
12.2面板數(shù)據(jù)格式定義
12.3混合估計回歸模型R語言估計
12.4固定效應回歸模型R語言估計
12.5固定效應回歸模型與混合估計回歸模型優(yōu)劣判斷的R語言應用
12.6隨機效應回歸模型的R語言估計
12.7組間計量回歸分析的R語言估計
12.8隨機效應回歸模型與固定效應回歸模型區(qū)分的Hausman檢驗
12.9面板數(shù)據(jù)的廣義矩估計的R語言應用
12.9.1資本資產(chǎn)定價模型檢驗的廣義矩估計法（GMM）的
R語言應用
12.9.2多因素套利定價模型檢驗的廣義矩估計的R語言應用
練習題
第13章基于R語言的金融數(shù)據(jù)分析綜合應用
13.1構建金融數(shù)據(jù)分析平臺的R程序包功能及層次
13.2數(shù)據(jù)處理和圖形展示程序包quantmod
13.3金融數(shù)據(jù)獲取
13.4時間序列分析的R工具
13.5時間序列分析
13.6金融數(shù)據(jù)分析R語言綜合應用
練習題
第14章創(chuàng)業(yè)板科技型上市公司股權激勵對其價值影響的計量檢驗研究
14.1科技型上市公司股權激勵相關概念
14.1.1科技型上市公司的概念與特征
14.1.2股權激勵的概念及特點
14.2科技型上市公司股權激勵的定性分析
14.2.1科技型上市公司推行股權激勵的意義
14.2.2高新技術公司實施股權激勵的可行性
14.2.3我國科技型上市公司股權激勵現(xiàn)狀分析
14.2.4股權激勵實施效果分析
14.3科技型上市公司股權激勵績效的實證研究
14.3.1研究假設
14.3.2變量選取
14.3.3樣本的選擇和數(shù)據(jù)的來源
14.3.4模型設計
14.3.5實證檢驗
14.3.6小結
14.4研究結論及建議
14.4.1研究結論
14.4.2政策建議
練習題
參考文獻
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