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《金融数据分析导论：基于R语言》读书记录
目录
一、前言....................................................3
1.1本书目的与结构.......................................4
1.2R语言在金融数据分析中的应用简介......................5
二、R语言基础...............................................7
2.1R语言的安装与运行环境................................8
2.2R语言的数据结构......................................9
2.3R语言的基本运算符与函数.............................11
2.4数据的输入与输出....................................12
三、金融数据预处理.........................................13
3.1数据清洗............................................15
3.2数据转换............................................16
3.3数据可视化..........................................17
3.4缺失值处理..........................................18
四、描述性统计分析.........................................19
4.1基本统计量..........................................21
4.2分布形态度量........................................22
4.3相关性分析..........................................24
五、假设检验与模型建立.....................................25
5.1假设检验的基本原理..................................26
5.2简单线性回归分析....................................27
5.3多元线性回归分析....................................28
5.4逻辑回归分析........................................30
六、时间序列分析...........................................31
6.1时间序列的基本概念..................................33
6.2移动平均法..........................................34
6.3指数平滑法..........................................35
6.4自回归积分滑动平均模型..............................35
七、风险管理...............................................37
7.1风险识别............................................38
7.2风险度量与管理......................................39
八、投资组合优化...........................................40
8.1投资组合理论........................................41
8.2最大化夏普比率的投资组合优化........................42
九、实证分析与案例研究.....................................43
9.1金融市场数据分析....................................45
9.2企业财务风险分析....................................46
9.3宏观经济数据分析.
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