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R语言金融分析与建模

作者: 严玉星

出版社: 人民邮电出版社

出版时间: 2021-10

版次: 1

ISBN: 9787115572257

定价: 99.80

装帧: 平装

页数: 410页

字数: 562千字

分类: 计算机与互联网

4人买过

R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的开发与应用平台。几乎任何与数据相关的难题，大多可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R实现量化金融分析与建模。
  本书系统地介绍了R的包与编程方法，并通过丰富的金融案例展示了R在金融分析和金融建模方面的应用。本书分为5篇，共30章，从R语言基础、金融模型及基础知识、数据及相关操作、R在金融建模中的应用和R技能几个主题出发，讲解了R在金融量化中的应用和技巧。
  本书适合从事金融数据分析、金融量化建模的读者学习。通过阅读本书，读者将了解全球化的金融市场数据，学习多样的金融建模思想和解决方案。严玉星，毕业于麦吉尔大学，获金融学博士学位。他有丰富的教学经验，教授过各类金融课程，如金融建模、期权和期货、投资组合理论、定量财务分析、企业融资和金融数据库。此外，他精通R、Python、SAS、MATLAB和C语言，是金融数据分析方面的专业人士。目　录

第 1篇  R语言基础

第 1章  R简介  2

1.1  下载和安装R  2

1.2  启动和退出R  2

1.3  R的基本概念和功能  3

1.4  ls()函数和rm()函数  4

1.5  换行符号（+）及R提示符  5

1.6  寻求帮助  5

1.7  使用R作为一个普通计算器  6

1.8  找回以前的命令  7

1.9  比较ls()函数和dir()函数  7

1.10  R的精度  8

1.11  列出当前工作目录下的文件  8

1.12  改变当前的工作目录  8

1.13  改变启动R时的工作目录  9

1.14  R在金融建模中的优势与

   障碍  9

1.15  练习题  10

第 2章  日期变量  12

2.1  as.Date()函数  12

2.2  将整数转换成日期变量  13

2.3  将日期变量定义为整数  13

2.4  将日期变量定义为字符串  14

2.5  从日期变量中提取年、

月、日  14

2.6  将字符串转换为整数或实数  15

2.7  合并字符串变量  15

2.8  将字符串转换成整数型日期

变量  16

2.9  选择日期作为日期变量  16

2.10  选择每个月的后一天  16

2.11  和日期有关的数据集  17

2.12  选择特定的工作日  18

2.13  cbind()函数和data.frame()

   函数  18

2.14  seq()函数  19

2.15  显示当前日期  20

2.16  timeDate包  20

2.17  练习题  21

第3章  R的基本语法  23

3.1  for循环  23

3.2  利用取余函数改变输出格式  25

3.3  双循环  25

3.4  while循环  27

3.5  取消正在执行的程序  27

3.6  停止程序运行  28

3.7  向量和矩阵  29

3.8  条件语句  30

3.9  if()语句  30

3.10  if-else语句  31

3.11  if-else-if-else语句  31

3.12  逻辑或  32

3.13  逻辑与  32

3.14  各种条件语句的组合  32

3.15  练习题  32

第4章  用R作图  34

4.1  绘制单一的图  35

4.2  在横坐标及纵坐标上添加

  注释  36

4.3  直方图  37

4.4  饼图  38

4.5  将某区域涂上阴影  39

4.6  把几个图并置  40

4.7  在图上添加希腊字母  40

4.8  将图保存为PDF文件  41

4.9  输出高分辨率的图像  41

4.10  重叠图  42

4.11  资本资产定价模型和有效前沿的

   图示  43

4.12  输出高分辨率的图像  44

4.13  添加阴影区域  44

4.14  animation包  45

4.15  练习题  47

第5章  R包  49

5.1  从雅虎财经下载年报表  49

5.2  已加载和已安装的包  51

5.3  列出已安装的软件包  51

5.4  安装R软件包的第 2种方法  52

5.5  安装R软件包的第3种

方法  53

5.6  R包安装失败  54

5.7  .libPaths()函数  54

5.8  加载R软件包的3种方法  54

5.9  查找所有的R包  55

5.10  查找R包的手册  56

5.11  R包的相关函数  56

5.12  常用的R包指令  57

5.13  练习题  58

第 2篇  金融模型及基础知识

第6章  金融模型及基础知识  60

6.1  无限数求和公式  60

6.2  货币的时间价值  61

6.3  基本财务公式  61

6.4  有效利率的相互转换  64

6.5  净现值法则  65

6.6  内部收益率法则  66

6.7  内部收益率  66

6.8  投资回收期法则  67

6.9  增量现金流量法  68

6.10  与Excel有关的函数  68

6.11  练习题  69

第7章  编写简单的程序  71

7.1  简单的R程序  71

7.2  编写单行的R程序  71

7.3  函数参数的输入  72

7.3.1  按顺序输入参数  72

7.3.2  按关键词输入参数  73

7.3.3  混合型输入参数  73

7.4  编写多行的R程序  74

7.5  良好的代码缩进  75

7.6  R自带的程序编辑器  76

7.7  其他程序编辑器  76

7.8  程序名的后缀  77

7.9  运行R程序  77

7.9.1  用R自带的编译器  77

7.9.2  复制和粘贴  77

7.9.3  使用source()函数  78

7.10  变量名和巧用Tab键  79

7.10.1  有意义的变量名  79

7.10.2  巧妙地使用Tab键  80

7.11  输入参数的默认值  80

7.12  一个程序包含许多小函数  81

7.13  编写一个金融计算器  81

7.14  出错处理  82

7.15  练习题  82

第8章  财务报表分析  85

8.1  财务报表简介  85

8.2  获取财务报表  85

8.3  一个简单的例子  86

8.4  利润报表简介  86

8.5  资产负债表简介  87

8.6  现金流量报表简介  87

8.7  成比例的财务报表简介  88

8.8  一些常用的财务比率  88

8.9  下载财务报表  91

8.10  下载资产负债报表  92

8.11  下载现金流量报表  94

8.12  构建成比例的财务报表  94

8.13  下载和保存财务报表以供

Excel使用  95

8.14  3个有用的R数据集（is50、bs50

   和cf50）  95

8.15  quantmod软件包  96

8.16  练习题  96

第9章  资本资产定价模型  98

9.1  资本资产定价模型简介  99

9.2  资本资产定价模型的公式  99

9.3  下载股票数据、无风险利率及

  市场指数  100

9.4  几个R数据集（retDIBM、

  prcDIBM等）  102

9.5  百分比收益率与对数

  收益率  103

9.6  计算市场风险（）  104

9.7  波动率之间的换算  106

9.8  如何计算滚动市场风险  107

9.9  估计股票的市场风险（）  109

9.10  预测市场风险  109

9.11  用Scholes和William的方法

   调整     109

9.12  用Dimson的方法调整     111

9.13  股票组合的市场风险（）  112

9.14  练习题  112

第 10章  多因子线性模型和夏普

  比率等  114

10.1  Fama-French三因子模型  114

10.2  小减大因子  115

10.3  高减低因子  115

10.4  为Fama-French模型生成R

   数据集  115

10.5  运行Fama-French模型的R

   代码  117

10.6  动势交易策略  117

10.7  计算夏普比率  118

10.8  计算特雷诺比率  119

10.9  基于52周股票价格点的

   交易策略  119

10.10  Jensen的阿尔法值（）  121

10.11  索提诺比率  122

10.12  练习题  123

第3篇  数据及相关操作

第 11章  开源数据  126

11.1  开源数据简介  127

11.2  雅虎财经  128

11.3  美联储数据库  129

11.4  French教授的数据库  129

11.5  美国证券交易委员会公司财务

   报表数据库  129

11.6  用雅虎财经下载的CSV文件

   估计收益率  130

11.7  生成日期变量  130

11.8  计算收益率  131

11.9  添加股票代码变量  132

11.10  把数据集保存到文本文件  133

11.11  生成R数据集  133

11.12  从雅虎财经下载市场指数

数据  134

11.13  从雅虎财经下载股票

数据  135

11.14  对程序进行微调  135

11.15  月频率数据和日频率数据  136

11.16  通过日收益率计算其他

收益率  136

11.17  不同R包中的函数  139

11.18  Quandl数据传输平台  143

11.19  练习题  144

第 12章  数据输入与日期变量  146

12.1  read.table()函数  146

12.2  colnames()函数  147

12.3  read.csv()函数  147

12.4  read.table(\"clipboard\")函数  147

12.5  从被固定分隔符分隔的文件输入

   数据  149

12.6  read.fwf()函数  149

12.7  load()函数  150

12.8  R数据集的后缀  150

12.9  从互联网下载数据  151

12.10  从作者网站下载数据  151

12.11  只输入几行数据  152

12.12  从外部输入数据  152

12.13  输入不规则格式的文件  153

12.14  as.Date()函数  154

12.15  将整数转换成日期变量  154

12.16  将整数变成真正意义上的

日期变量  155

12.17  从日期变量中提取年、

月、日  156

12.18  将字符变量转换为整数或

实数  157

12.19  合并字符串变量  157

12.20  将字符串转换成整数型日期

变量  157

12.21  选择具体日期作为日期

变量  158

12.22  选择每个月的后一天  159

12.23  选择特定的交易日  159

12.24  cbind()函数和data.frame()

函数  160

12.25  seq(as.Date)函数  161

12.26  timeDate包  161

12.27  练习题  161

第 13章  子集和数据集的合并  163

13.1  简介  163

13.2  标量、矢量和矩阵  165

13.3  从向量获取子集  166

13.4  获取特定年份的数据  167

13.5  head()函数  168

13.6  cbind()函数  169

13.7  删除循环规则  170

13.8  添加行  171

13.9  data.frame()函数  171

13.10  用公共变量合并两个

数据集  172

13.11  练习题  174

第 14章  矩阵及操作  175

14.1  矩阵的定义  175

14.2  用cbind()将向量组合成

   矩阵  176

14.3  循环规则  176

14.4  矩阵的单一数据类型  177

14.5  将矢量转换为矩阵  177

14.6  矩阵的双重循环  179

14.7  as.matrix()函数和is.matrix()

   函数  180

14.8  矩阵的子集  180

14.9  将列名称添加到矩阵上  181

14.10  使用列名称  181

14.11  求解线性公式  182

14.12  矩阵的逆矩阵  183

14.13  测试不同类型的数据格式  184

14.14  练习题  184

第 15章  数据框与数据列  186

15.1  简介  186

15.2  data.frame()函数的功能  187

15.3  循环规则  187

15.4  如何添加列名称  188

15.5  attach()函数  188

15.6  data.frame()的数据类型是

   列表（list）  189

15.7  从输入文件中读取数据  189

15.8  将data.frame转换成数据

   矩阵  190

15.9  生成列表（list）  191

15.10  length()函数  192

15.11  调用数据列中的元素  192

15.12  x[1]和x[[1]]的区别  192

15.13  将更多数据添加到现有的

数据列中  193

15.14  区分长变量名  193

15.15  添加更多的数据项  194

15.16  class()函数  194

15.17  串联列表  194

15.18  练习题  194

第 16章  数据或结果的输出  197

16.1  输出到文本文件  197

16.2  write.table()函数  198

16.3  输出到CSV文件  198

16.4  write()函数  199

16.5  save()函数和load()函数  200

16.6  把数据添加到文本文件  201

16.7  cat()函数  201

16.8  写入二进制文件  201

16.9  如何保存PDF文件  203

16.10  把数据写到剪贴板  204

16.11  行名称和列名称  204

16.12  sink()函数  205

16.13  临时文件  205

16.14  save.image()函数  206

16.15  .RData数据集  206

16.16  练习题  207

第 17章  R和Excel的交互  209

17.1  安装与Excel相关的R包  209

17.2  与Excel相关的R包手册  210

17.3  通过剪贴板将数据写到

   Excel  211

17.4  通过剪贴板将Excel数据

   读入R  211

17.5  read.table()函数和read.csv()

   函数  212

17.6  read.xlsx()函数  212

17.7  read_xlsx函数  215

17.8  system.file()函数  215

17.9  read_excel()函数  215

17.10  write_xlsx()函数  216

17.11  相关的例子及数据集  217

17.12  练习题  217

第 18章  读写二进制数据  219

18.1  生成二进制数据集  219

18.2  大尾数法和小尾数法  220

18.3  writeBin()函数  220

18.4  readBin()函数  221

18.5  写入二进制数据文件  221

18.6  读取二进制数据文件  224

18.7  高频数据  224

18.8  TORQ高频数据  225

18.9  练习题  228

第 19章  字符串变量的操作  231

19.1  为字符串变量赋值  231

19.2  检查变量是否为字符型  231

19.3  转换大小写  232

19.4  计算字符串长度  232

19.5  取部分字符串  232

19.6  合并字符串  233

19.7  将数字转换成字符串  233

19.8  将字符串转换成实数  234

19.9  替换字符  235

19.10  重复符号  235

19.11  删除字符串的前导空格或

尾随空格  235

19.12  字符串匹配  236

19.13  字符串比较中的逻辑或  237

19.14  子字符串的固定组合  238

19.15  字符串比较时的逻辑非  238

19.16  检测字符串是否存在  238

19.17  将字符串转换成整数  239

19.18  向量和矩阵的行列名称  239

19.19  代表26个字母变量  239

19.20  使用短名的函数  240

19.21  美国信息交换标准码

（ASCII）  241

19.22  练习题  241

第4篇  R在金融建模中的应用

第 20章  各类检验及事件研究  244

20.1  两个关键值（T和P）  244

20.2  对一个数据集进行T检验  245

20.3  检验两个数据集的均值是否

   相等  246

20.4  F检验  248

20.5  Durbin-Watson的自相关

   检验  251

20.6  Granger因果关系检验  252

20.7  Wilcoxon相关性检验  254

20.8  Pearson相关性和Spearman排列

   相关性  255

20.9  正态检验  256

20.10  事件对股票价格的影响  257

20.11  练习题  258

第 21章  期权定价模型  261

21.1  期权简介  262

21.2  输入和输出  263

21.3  简单作图  264

21.4  期权的支付函数及图示  264

21.5  期权的盈亏函数  266

21.6  无红利股票的期权定价（Black-

   Scholes-Merton模型）  267

21.7  累积正态分布的R函数  268

21.8  对冲、投机和套利  269

21.9  期权的交易策略  269

21.10  与期权有关的希腊字母  271

21.11  看涨期权与看跌期权  272

21.12  下载公开期权数据  273

21.13  隐含波动率  273

21.14  练习题  274

第 22章  蒙特卡罗随机模拟法  275

22.1  随机模拟在财务分析上的

   应用  275

22.2  正态分布简介  277

22.3  生成随机数  278

22.4  Q-Q图  278

22.5  蒙特卡罗随机模拟  279

22.6  模拟股票价格的路径  279

22.7  利用蒙特卡罗模拟来验证Black-

Scholes-Merton期权模型  281

22.8  利用蒙特卡罗模拟计算亚式期权

（Asian Options）  282

22.9  如何生成两个相关的随机数

   序列  282

22.10  如何从n只股票中随机选择m

只股票  283

22.11  sobol()函数  284

22.12  Shapiro-Wilk正态分布

检验  285

22.13  蒙特卡罗模拟所需的

时间  286

22.14  练习题  286

第 23章  投资组合理论  289

23.1  投资组合简介  289

23.2  方差、标准差和相关性  290

23.3  Markowitz均值-方差优化

   理论  291

23.4  单期投资组合优化  292

23.5  股票收益率矩阵  292

23.6  投资组合的收益率  294

23.7  两只股票投资组合收益率的

   标准离差（波动率）  295

23.8  n只股票投资组合收益率的

   标准离差  297

23.9  方差-协方差矩阵  297

23.10  相关矩阵  298

23.11  两个股票组合的小风险

投资组合  298

23.12  optim()函数  300

23.13  二次规划  300

23.14  与投资组合有关的R包  301

23.15  R包相关手册  301

23.16  R软件包中的数据集  302

23.17  一些函数的例子  303

23.17.1  risk.attribution()

函数  304

23.17.2  用目标收益率计算投资

组合的小风险  304

23.17.3  组合优化  305

23.17.4  两股投资组合的有效

投资组合  305

23.18  投资组合保险（套期保值与目标

市场风险）  306

23.19  练习题  307

第 24章  在险价值  310

24.1  在险价值简介  311

24.2  正态分布及其图示  312

24.3  置信水平与左侧损失的

   百分比  314

24.4  基于正态分布估计VaR  314

24.5  公式中z的符号问题  315

24.6  一日的VaR与多日的VaR  315

24.7  基于历史收益率的排序来

   估计VaR  316

24.8  均值、标准差、偏度和峰度

（峭度）  317

24.9  修正的VaR（mVaR）  318

24.10  计算投资组合的VaR  319

24.11  计算预期损失  320

24.12  PerformanceAnalytics

软件包  321

24.13  练习题  323

第 25章  信用风险  325

25.1  简介  325

25.2  违约的基本概念  326

25.3  违约风险溢价  327

25.4  下载美国国库券的收益率  328

25.5  穆迪（Moody）的公司债券历史

   收益率  329

25.6  信用评级  329

25.7  信用评级迁徙矩阵  330

25.8  信用评级和违约概率  332

25.9  违约后的平均恢复率  333

25.10  恢复率和损失率  334

25.11  估计公司破产概率的Z

比值  334

25.12  基于KMV模型估计公司的市场

价值及股票收益率的

波动性  336

25.13  估算公司总资产和股票收益率

波动性  337

25.14  nlm()函数  338

25.15  KMV模型和nlm()函数  339

25.16  距违约点的距离  340

25.17  credit.RData数据集  340

25.18  CreditMetrics包  341

25.19  信用违约互换期货  343

25.20  练习题  345

第 26章  买卖差价、交易成本及

  流动性  348

26.1  简介  348

26.2  估算股票买卖差价  349

26.3  估算买卖差价  350

26.4  基于高频数据估算买卖

   差价  351

26.5  从日和股票价格估算

   买卖差价  352

26.6  流动性简介  353

26.7  用公司的市值表征流动性  353

26.8  用股票的交易量表征

   流动性  353

26.9  用股票的年周转率表征

    流动性  354

26.10  用美元交易量表征

流动性  354

26.11  流动性对股票价格和收益率的

影响  355

26.12  反流动性度量  355

26.13  流动性度量模型  356

26.14  流动性度量指标  357

26.15  公司的流动性和市场的

流动性  358

26.16  用高频数据计算买卖

差价  358

26.17  练习题  358

第 27章  文本处理在金融领域的应用  360

27.1  文本分析在金融学及会计学上的

   应用  361

27.2  美国股票交易管理委员会的

   开源数据库  361

27.3  文本信息的输入  361

27.4  计算文件的行数  362

27.5  计算文件中的词汇数  363

27.6  计算文件中词汇的频率  363

27.7  用Fog指标度量文章难易

   程度  364

27.8  投资人的情绪对股票的

   影响  367

27.9  对投资人情绪的度量  368

27.10  与金融学相关的词汇  368

27.11  练习题  369

第 28章  与金融相关的包  370

28.1  金融相关的R包  370

28.2  下载并安装与金融有关的包  372

28.3  fImport包  372

28.4  fImport包的说明书  373

28.5  quantmod包  374

28.6  pdfetch包  374

28.7  metafolio包  375

28.8  fOptions包  376

28.9  fAsianOptions包  376

28.10  fExoticOptions包  377

28.11  fBasics包  378

28.12  fBonds包  379

28.13  termstrc包  380

28.14  YieldCurve包  382

28.15  CreditMetrics包  383

28.16  timeDate包  384

28.17  tseries包  385

28.18  fAssets包  388

28.19  zoo包  389

28.20  TTR包  390

28.21  ttrTests包  391

28.22  stockPortfolio包  392

28.23  XML包  392

28.24  PerformanceAnalytics包  392

28.25  RquantLib包  394

28.26  MASS包  395

28.27  练习题  396

第5篇  R高级技能

第 29章  用R实现简单加密  398

29.1  为何不去掉空白  399

29.2  加密方法一：字母顺移  399

29.3  加密方法二：字母对换  400

29.4  英文字母频率表  402

29.5  用5个字母表征26个字母  403

29.6  更复杂的加密法  403

29.7  用6个字母表征26个字母及10个数字（0～9）  404

29.8  练习题  405

第30章  用R读取压缩文件  407

30.1  下载压缩软件（WinRAR）  407

30.2  生成压缩文件  407

30.3  查看压缩文件的内容  408

30.4  从压缩文件检索数据  409

30.5  用R下载压缩文件  409

30.6  练习题  410
内容简介:
R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的开发与应用平台。几乎任何与数据相关的难题，大多可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R实现量化金融分析与建模。
本书系统地介绍了R的包与编程方法，并通过丰富的金融案例展示了R在金融分析和金融建模方面的应用。本书分为5篇，共30章，从R语言基础、金融模型及基础知识、数据及相关操作、R在金融建模中的应用和R技能几个主题出发，讲解了R在金融量化中的应用和技巧。
本书适合从事金融数据分析、金融量化建模的读者学习。通过阅读本书，读者将了解全球化的金融市场数据，学习多样的金融建模思想和解决方案。
作者简介:
严玉星，毕业于麦吉尔大学，获金融学博士学位。他有丰富的教学经验，教授过各类金融课程，如金融建模、期权和期货、投资组合理论、定量财务分析、企业融资和金融数据库。此外，他精通R、Python、SAS、MATLAB和C语言，是金融数据分析方面的专业人士。
目录:
目　录

第 1篇  R语言基础

第 1章  R简介  2

1.1  下载和安装R  2

1.2  启动和退出R  2

1.3  R的基本概念和功能  3

1.4  ls()函数和rm()函数  4

1.5  换行符号（+）及R提示符  5

1.6  寻求帮助  5

1.7  使用R作为一个普通计算器  6

1.8  找回以前的命令  7

1.9  比较ls()函数和dir()函数  7

1.10  R的精度  8

1.11  列出当前工作目录下的文件  8

1.12  改变当前的工作目录  8

1.13  改变启动R时的工作目录  9

1.14  R在金融建模中的优势与

   障碍  9

1.15  练习题  10

第 2章  日期变量  12

2.1  as.Date()函数  12

2.2  将整数转换成日期变量  13

2.3  将日期变量定义为整数  13

2.4  将日期变量定义为字符串  14

2.5  从日期变量中提取年、

月、日  14

2.6  将字符串转换为整数或实数  15

2.7  合并字符串变量  15

2.8  将字符串转换成整数型日期

变量  16

2.9  选择日期作为日期变量  16

2.10  选择每个月的后一天  16

2.11  和日期有关的数据集  17

2.12  选择特定的工作日  18

2.13  cbind()函数和data.frame()

   函数  18

2.14  seq()函数  19

2.15  显示当前日期  20

2.16  timeDate包  20

2.17  练习题  21

第3章  R的基本语法  23

3.1  for循环  23

3.2  利用取余函数改变输出格式  25

3.3  双循环  25

3.4  while循环  27

3.5  取消正在执行的程序  27

3.6  停止程序运行  28

3.7  向量和矩阵  29

3.8  条件语句  30

3.9  if()语句  30

3.10  if-else语句  31

3.11  if-else-if-else语句  31

3.12  逻辑或  32

3.13  逻辑与  32

3.14  各种条件语句的组合  32

3.15  练习题  32

第4章  用R作图  34

4.1  绘制单一的图  35

4.2  在横坐标及纵坐标上添加

  注释  36

4.3  直方图  37

4.4  饼图  38

4.5  将某区域涂上阴影  39

4.6  把几个图并置  40

4.7  在图上添加希腊字母  40

4.8  将图保存为PDF文件  41

4.9  输出高分辨率的图像  41

4.10  重叠图  42

4.11  资本资产定价模型和有效前沿的

   图示  43

4.12  输出高分辨率的图像  44

4.13  添加阴影区域  44

4.14  animation包  45

4.15  练习题  47

第5章  R包  49

5.1  从雅虎财经下载年报表  49

5.2  已加载和已安装的包  51

5.3  列出已安装的软件包  51

5.4  安装R软件包的第 2种方法  52

5.5  安装R软件包的第3种

方法  53

5.6  R包安装失败  54

5.7  .libPaths()函数  54

5.8  加载R软件包的3种方法  54

5.9  查找所有的R包  55

5.10  查找R包的手册  56

5.11  R包的相关函数  56

5.12  常用的R包指令  57

5.13  练习题  58

第 2篇  金融模型及基础知识

第6章  金融模型及基础知识  60

6.1  无限数求和公式  60

6.2  货币的时间价值  61

6.3  基本财务公式  61

6.4  有效利率的相互转换  64

6.5  净现值法则  65

6.6  内部收益率法则  66

6.7  内部收益率  66

6.8  投资回收期法则  67

6.9  增量现金流量法  68

6.10  与Excel有关的函数  68

6.11  练习题  69

第7章  编写简单的程序  71

7.1  简单的R程序  71

7.2  编写单行的R程序  71

7.3  函数参数的输入  72

7.3.1  按顺序输入参数  72

7.3.2  按关键词输入参数  73

7.3.3  混合型输入参数  73

7.4  编写多行的R程序  74

7.5  良好的代码缩进  75

7.6  R自带的程序编辑器  76

7.7  其他程序编辑器  76

7.8  程序名的后缀  77

7.9  运行R程序  77

7.9.1  用R自带的编译器  77

7.9.2  复制和粘贴  77

7.9.3  使用source()函数  78

7.10  变量名和巧用Tab键  79

7.10.1  有意义的变量名  79

7.10.2  巧妙地使用Tab键  80

7.11  输入参数的默认值  80

7.12  一个程序包含许多小函数  81

7.13  编写一个金融计算器  81

7.14  出错处理  82

7.15  练习题  82

第8章  财务报表分析  85

8.1  财务报表简介  85

8.2  获取财务报表  85

8.3  一个简单的例子  86

8.4  利润报表简介  86

8.5  资产负债表简介  87

8.6  现金流量报表简介  87

8.7  成比例的财务报表简介  88

8.8  一些常用的财务比率  88

8.9  下载财务报表  91

8.10  下载资产负债报表  92

8.11  下载现金流量报表  94

8.12  构建成比例的财务报表  94

8.13  下载和保存财务报表以供

Excel使用  95

8.14  3个有用的R数据集（is50、bs50

   和cf50）  95

8.15  quantmod软件包  96

8.16  练习题  96

第9章  资本资产定价模型  98

9.1  资本资产定价模型简介  99

9.2  资本资产定价模型的公式  99

9.3  下载股票数据、无风险利率及

  市场指数  100

9.4  几个R数据集（retDIBM、

  prcDIBM等）  102

9.5  百分比收益率与对数

  收益率  103

9.6  计算市场风险（）  104

9.7  波动率之间的换算  106

9.8  如何计算滚动市场风险  107

9.9  估计股票的市场风险（）  109

9.10  预测市场风险  109

9.11  用Scholes和William的方法

   调整     109

9.12  用Dimson的方法调整     111

9.13  股票组合的市场风险（）  112

9.14  练习题  112

第 10章  多因子线性模型和夏普

  比率等  114

10.1  Fama-French三因子模型  114

10.2  小减大因子  115

10.3  高减低因子  115

10.4  为Fama-French模型生成R

   数据集  115

10.5  运行Fama-French模型的R

   代码  117

10.6  动势交易策略  117

10.7  计算夏普比率  118

10.8  计算特雷诺比率  119

10.9  基于52周股票价格点的

   交易策略  119

10.10  Jensen的阿尔法值（）  121

10.11  索提诺比率  122

10.12  练习题  123

第3篇  数据及相关操作

第 11章  开源数据  126

11.1  开源数据简介  127

11.2  雅虎财经  128

11.3  美联储数据库  129

11.4  French教授的数据库  129

11.5  美国证券交易委员会公司财务

   报表数据库  129

11.6  用雅虎财经下载的CSV文件

   估计收益率  130

11.7  生成日期变量  130

11.8  计算收益率  131

11.9  添加股票代码变量  132

11.10  把数据集保存到文本文件  133

11.11  生成R数据集  133

11.12  从雅虎财经下载市场指数

数据  134

11.13  从雅虎财经下载股票

数据  135

11.14  对程序进行微调  135

11.15  月频率数据和日频率数据  136

11.16  通过日收益率计算其他

收益率  136

11.17  不同R包中的函数  139

11.18  Quandl数据传输平台  143

11.19  练习题  144

第 12章  数据输入与日期变量  146

12.1  read.table()函数  146

12.2  colnames()函数  147

12.3  read.csv()函数  147

12.4  read.table(\"clipboard\")函数  147

12.5  从被固定分隔符分隔的文件输入

   数据  149

12.6  read.fwf()函数  149

12.7  load()函数  150

12.8  R数据集的后缀  150

12.9  从互联网下载数据  151

12.10  从作者网站下载数据  151

12.11  只输入几行数据  152

12.12  从外部输入数据  152

12.13  输入不规则格式的文件  153

12.14  as.Date()函数  154

12.15  将整数转换成日期变量  154

12.16  将整数变成真正意义上的

日期变量  155

12.17  从日期变量中提取年、

月、日  156

12.18  将字符变量转换为整数或

实数  157

12.19  合并字符串变量  157

12.20  将字符串转换成整数型日期

变量  157

12.21  选择具体日期作为日期

变量  158

12.22  选择每个月的后一天  159

12.23  选择特定的交易日  159

12.24  cbind()函数和data.frame()

函数  160

12.25  seq(as.Date)函数  161

12.26  timeDate包  161

12.27  练习题  161

第 13章  子集和数据集的合并  163

13.1  简介  163

13.2  标量、矢量和矩阵  165

13.3  从向量获取子集  166

13.4  获取特定年份的数据  167

13.5  head()函数  168

13.6  cbind()函数  169

13.7  删除循环规则  170

13.8  添加行  171

13.9  data.frame()函数  171

13.10  用公共变量合并两个

数据集  172

13.11  练习题  174

第 14章  矩阵及操作  175

14.1  矩阵的定义  175

14.2  用cbind()将向量组合成

   矩阵  176

14.3  循环规则  176

14.4  矩阵的单一数据类型  177

14.5  将矢量转换为矩阵  177

14.6  矩阵的双重循环  179

14.7  as.matrix()函数和is.matrix()

   函数  180

14.8  矩阵的子集  180

14.9  将列名称添加到矩阵上  181

14.10  使用列名称  181

14.11  求解线性公式  182

14.12  矩阵的逆矩阵  183

14.13  测试不同类型的数据格式  184

14.14  练习题  184

第 15章  数据框与数据列  186

15.1  简介  186

15.2  data.frame()函数的功能  187

15.3  循环规则  187

15.4  如何添加列名称  188

15.5  attach()函数  188

15.6  data.frame()的数据类型是

   列表（list）  189

15.7  从输入文件中读取数据  189

15.8  将data.frame转换成数据

   矩阵  190

15.9  生成列表（list）  191

15.10  length()函数  192

15.11  调用数据列中的元素  192

15.12  x[1]和x[[1]]的区别  192

15.13  将更多数据添加到现有的

数据列中  193

15.14  区分长变量名  193

15.15  添加更多的数据项  194

15.16  class()函数  194

15.17  串联列表  194

15.18  练习题  194

第 16章  数据或结果的输出  197

16.1  输出到文本文件  197

16.2  write.table()函数  198

16.3  输出到CSV文件  198

16.4  write()函数  199

16.5  save()函数和load()函数  200

16.6  把数据添加到文本文件  201

16.7  cat()函数  201

16.8  写入二进制文件  201

16.9  如何保存PDF文件  203

16.10  把数据写到剪贴板  204

16.11  行名称和列名称  204

16.12  sink()函数  205

16.13  临时文件  205

16.14  save.image()函数  206

16.15  .RData数据集  206

16.16  练习题  207

第 17章  R和Excel的交互  209

17.1  安装与Excel相关的R包  209

17.2  与Excel相关的R包手册  210

17.3  通过剪贴板将数据写到

   Excel  211

17.4  通过剪贴板将Excel数据

   读入R  211

17.5  read.table()函数和read.csv()

   函数  212

17.6  read.xlsx()函数  212

17.7  read_xlsx函数  215

17.8  system.file()函数  215

17.9  read_excel()函数  215

17.10  write_xlsx()函数  216

17.11  相关的例子及数据集  217

17.12  练习题  217

第 18章  读写二进制数据  219

18.1  生成二进制数据集  219

18.2  大尾数法和小尾数法  220

18.3  writeBin()函数  220

18.4  readBin()函数  221

18.5  写入二进制数据文件  221

18.6  读取二进制数据文件  224

18.7  高频数据  224

18.8  TORQ高频数据  225

18.9  练习题  228

第 19章  字符串变量的操作  231

19.1  为字符串变量赋值  231

19.2  检查变量是否为字符型  231

19.3  转换大小写  232

19.4  计算字符串长度  232

19.5  取部分字符串  232

19.6  合并字符串  233

19.7  将数字转换成字符串  233

19.8  将字符串转换成实数  234

19.9  替换字符  235

19.10  重复符号  235

19.11  删除字符串的前导空格或

尾随空格  235

19.12  字符串匹配  236

19.13  字符串比较中的逻辑或  237

19.14  子字符串的固定组合  238

19.15  字符串比较时的逻辑非  238

19.16  检测字符串是否存在  238

19.17  将字符串转换成整数  239

19.18  向量和矩阵的行列名称  239

19.19  代表26个字母变量  239

19.20  使用短名的函数  240

19.21  美国信息交换标准码

（ASCII）  241

19.22  练习题  241

第4篇  R在金融建模中的应用

第 20章  各类检验及事件研究  244

20.1  两个关键值（T和P）  244

20.2  对一个数据集进行T检验  245

20.3  检验两个数据集的均值是否

   相等  246

20.4  F检验  248

20.5  Durbin-Watson的自相关

   检验  251

20.6  Granger因果关系检验  252

20.7  Wilcoxon相关性检验  254

20.8  Pearson相关性和Spearman排列

   相关性  255

20.9  正态检验  256

20.10  事件对股票价格的影响  257

20.11  练习题  258

第 21章  期权定价模型  261

21.1  期权简介  262

21.2  输入和输出  263

21.3  简单作图  264

21.4  期权的支付函数及图示  264

21.5  期权的盈亏函数  266

21.6  无红利股票的期权定价（Black-

   Scholes-Merton模型）  267

21.7  累积正态分布的R函数  268

21.8  对冲、投机和套利  269

21.9  期权的交易策略  269

21.10  与期权有关的希腊字母  271

21.11  看涨期权与看跌期权  272

21.12  下载公开期权数据  273

21.13  隐含波动率  273

21.14  练习题  274

第 22章  蒙特卡罗随机模拟法  275

22.1  随机模拟在财务分析上的

   应用  275

22.2  正态分布简介  277

22.3  生成随机数  278

22.4  Q-Q图  278

22.5  蒙特卡罗随机模拟  279

22.6  模拟股票价格的路径  279

22.7  利用蒙特卡罗模拟来验证Black-

Scholes-Merton期权模型  281

22.8  利用蒙特卡罗模拟计算亚式期权

（Asian Options）  282

22.9  如何生成两个相关的随机数

   序列  282

22.10  如何从n只股票中随机选择m

只股票  283

22.11  sobol()函数  284

22.12  Shapiro-Wilk正态分布

检验  285

22.13  蒙特卡罗模拟所需的

时间  286

22.14  练习题  286

第 23章  投资组合理论  289

23.1  投资组合简介  289

23.2  方差、标准差和相关性  290

23.3  Markowitz均值-方差优化

   理论  291

23.4  单期投资组合优化  292

23.5  股票收益率矩阵  292

23.6  投资组合的收益率  294

23.7  两只股票投资组合收益率的

   标准离差（波动率）  295

23.8  n只股票投资组合收益率的

   标准离差  297

23.9  方差-协方差矩阵  297

23.10  相关矩阵  298

23.11  两个股票组合的小风险

投资组合  298

23.12  optim()函数  300

23.13  二次规划  300

23.14  与投资组合有关的R包  301

23.15  R包相关手册  301

23.16  R软件包中的数据集  302

23.17  一些函数的例子  303

23.17.1  risk.attribution()

函数  304

23.17.2  用目标收益率计算投资

组合的小风险  304

23.17.3  组合优化  305

23.17.4  两股投资组合的有效

投资组合  305

23.18  投资组合保险（套期保值与目标

市场风险）  306

23.19  练习题  307

第 24章  在险价值  310

24.1  在险价值简介  311

24.2  正态分布及其图示  312

24.3  置信水平与左侧损失的

   百分比  314

24.4  基于正态分布估计VaR  314

24.5  公式中z的符号问题  315

24.6  一日的VaR与多日的VaR  315

24.7  基于历史收益率的排序来

   估计VaR  316

24.8  均值、标准差、偏度和峰度

（峭度）  317

24.9  修正的VaR（mVaR）  318

24.10  计算投资组合的VaR  319

24.11  计算预期损失  320

24.12  PerformanceAnalytics

软件包  321

24.13  练习题  323

第 25章  信用风险  325

25.1  简介  325

25.2  违约的基本概念  326

25.3  违约风险溢价  327

25.4  下载美国国库券的收益率  328

25.5  穆迪（Moody）的公司债券历史

   收益率  329

25.6  信用评级  329

25.7  信用评级迁徙矩阵  330

25.8  信用评级和违约概率  332

25.9  违约后的平均恢复率  333

25.10  恢复率和损失率  334

25.11  估计公司破产概率的Z

比值  334

25.12  基于KMV模型估计公司的市场

价值及股票收益率的

波动性  336

25.13  估算公司总资产和股票收益率

波动性  337

25.14  nlm()函数  338

25.15  KMV模型和nlm()函数  339

25.16  距违约点的距离  340

25.17  credit.RData数据集  340

25.18  CreditMetrics包  341

25.19  信用违约互换期货  343

25.20  练习题  345

第 26章  买卖差价、交易成本及

  流动性  348

26.1  简介  348

26.2  估算股票买卖差价  349

26.3  估算买卖差价  350

26.4  基于高频数据估算买卖

   差价  351

26.5  从日和股票价格估算

   买卖差价  352

26.6  流动性简介  353

26.7  用公司的市值表征流动性  353

26.8  用股票的交易量表征

   流动性  353

26.9  用股票的年周转率表征

    流动性  354

26.10  用美元交易量表征

流动性  354

26.11  流动性对股票价格和收益率的

影响  355

26.12  反流动性度量  355

26.13  流动性度量模型  356

26.14  流动性度量指标  357

26.15  公司的流动性和市场的

流动性  358

26.16  用高频数据计算买卖

差价  358

26.17  练习题  358

第 27章  文本处理在金融领域的应用  360

27.1  文本分析在金融学及会计学上的

   应用  361

27.2  美国股票交易管理委员会的

   开源数据库  361

27.3  文本信息的输入  361

27.4  计算文件的行数  362

27.5  计算文件中的词汇数  363

27.6  计算文件中词汇的频率  363

27.7  用Fog指标度量文章难易

   程度  364

27.8  投资人的情绪对股票的

   影响  367

27.9  对投资人情绪的度量  368

27.10  与金融学相关的词汇  368

27.11  练习题  369

第 28章  与金融相关的包  370

28.1  金融相关的R包  370

28.2  下载并安装与金融有关的包  372

28.3  fImport包  372

28.4  fImport包的说明书  373

28.5  quantmod包  374

28.6  pdfetch包  374

28.7  metafolio包  375

28.8  fOptions包  376

28.9  fAsianOptions包  376

28.10  fExoticOptions包  377

28.11  fBasics包  378

28.12  fBonds包  379

28.13  termstrc包  380

28.14  YieldCurve包  382

28.15  CreditMetrics包  383

28.16  timeDate包  384

28.17  tseries包  385

28.18  fAssets包  388

28.19  zoo包  389

28.20  TTR包  390

28.21  ttrTests包  391

28.22  stockPortfolio包  392

28.23  XML包  392

28.24  PerformanceAnalytics包  392

28.25  RquantLib包  394

28.26  MASS包  395

28.27  练习题  396

第5篇  R高级技能

第 29章  用R实现简单加密  398

29.1  为何不去掉空白  399

29.2  加密方法一：字母顺移  399

29.3  加密方法二：字母对换  400

29.4  英文字母频率表  402

29.5  用5个字母表征26个字母  403

29.6  更复杂的加密法  403

29.7  用6个字母表征26个字母及10个数字（0～9）  404

29.8  练习题  405

第30章  用R读取压缩文件  407

30.1  下载压缩软件（WinRAR）  407

30.2  生成压缩文件  407

30.3  查看压缩文件的内容  408

30.4  从压缩文件检索数据  409

30.5  用R下载压缩文件  409

30.6  练习题  410

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R语言金融分析与建模

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