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金融 数据 分析导论：基于R 语言 中文版怎么样?

本书由 统计 学领域著名专家所著，从基本的金融数据出发，讨论了这些数据的汇总统计和相关的可视化 方法 ，之后分别介绍了 商业 、金融和 经济 领域中的基本 时间 序列分析和计量经济模型。作者通过实际操作的方法介绍金融 数据分析 ，选择使用免费的R 软件 和实际 案例 来展示书中所讨论方法的实现。书中抽象理论和实际应用并重，读者既能从中 轻松 学习 金融计量模型，也能了解它们在现实 世界 中的丰富应用。

贯通全书，各章节通过R图形以可视化的形式把讨论主题展现给读者，并以两个详细案例展示了金融中 统计学 的应用。本书有配套的网站（http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/introTS），其中包含了书中涉及的R代码和额外的数据集供读者 下载 ，通过这些读者可以创建自己的模拟分析，并检验对本书介绍的方法的理解程度。

本书是高年级本科生或 研究 生学习时间序列分析和商务统计学的优秀 入门 教材 。对于 希望 进一步加强对金融数据和当今金融 市场 理解的研究人员以及商业、金融和经济领域的从业者，该书也是极佳的参考书。

作者简介:
Ruey S. Tsay（蔡瑞胸）　 美国 芝加哥 大学 布斯 商学院 计量 经济学 与统计学的H.G.B. Alexander讲席教授，美国统计协会、数理统计学会以及 英国 皇家统计学会的会士， 中国 台湾 “中央研究院”院士。他是《Journal of Forecasting》的联合主编，也是《Asia-Pacific Financial Markets》、《Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics》和《Metron》等期刊的副主编。Tsay教授在商务和经济预测、数据分析、 风险 管理 以及过程控制等领域发表 学术 论文100多篇，还拥有美国专利“System and method for building a time series model ( 2005 )”。

目录:
第1章　金融数据及其特征1
第2章　金融时间序列的线性模型28
第3章　线性时间序列分析案例学习99
第4章　资产波动率及其模型137
第5章　波动率模型的应用190
第6章　高频金融数据215
第7章　极值理论、分位数估计与VaR257

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