"Введение в анализ финансовых данных с использованием R" - книга, написанная одним из ведущих экспертов в этой области, которая представляет полный набор статистических инструментов для начинающих финансовых аналитиков. Автор предоставляет читателям практический подход к финансовым эконометрическим моделям и их применению к реальным эмпирическим исследованиям, обеспечивая фундаментальное равновесие между теорией и приложениями. Книга начинается с основ финансовых данных, обсуждая их сводные статистики и связанные методы визуализации. В последующих главах исследуются основы анализа временных рядов и простых эконометрических моделей для бизнеса, финансов и экономики, а также связанные темы, включая: линейный анализ временных рядов, методы экспоненциального сглаживания для прогнозирования и методы сравнения моделей; различные подходы к расчету волатильности активов и различные модели волатильности; высокочастотные финансовые данные и простые модели для изменения цен, интенсивности торговли и реализованной волатильности; количественные методы управления рисками, включая значение риска и условное значение риска; эконометрические и статистические методы для оценки риска на основе теории экстремальных значений и квантильной регрессии. Визуальный характер темы продемонстрирован через графические представления в R, а два детальных кейс-исследования демонстрируют актуальность статистики в финансах. Сопутствующий веб-сайт содержит дополнительные наборы данных и скрипты R, чтобы читатели могли создавать свои собственные симуляции и проверять свое понимание представленных методов. "Введение в анализ финансовых данных с использованием R" является отличной книгой для вводных курсов по временным рядам и бизнес-статистике на уровне бакалавриата и магистратуры, а также отличным ресурсом для исследователей и практиков в области бизнеса, финансов и экономики, которые хотели бы улучшить свое понимание финансовых данных и современных финансовых рынков.
This book provides readers with a comprehensive knowledge base in statistical properties of financial information. Created by an esteemed professional and leading expert in this field, this book contains not only theoretical discussions but also practical techniques that have application in real world empirical situations. One of the striking features of this book is its ability to do justice to both theoretical topics as they are linked seamlessly to application.
This book revolves around providing a guided tour to beginning analysts through ease in explaining basic analytical tools. Readers will be engaged in exploration of tools to obtain summaries and visual aspects of financial data along with its significant applications. This study goes into-depth to cover various critical phases, from basic time-series analysis to econometric methodologies and their functioning in different technological contexts. Along with these, rounded sections discuss volatility estimation and financial risk evaluation approaches. Further, the process of creating both analytical and holistic results are thoroughly explained.
Moreover, this text achieves explicit graphical iterations of these outcomes in the utilization of software R. An associated website presents additional cloud files and codes so that readers undertake the option of simulating their own tests and evaluating their consciousness to these technologies. Designed for both undergraduate and graduate students enrolled in specialty courses or for professionals and academicians attempting to broaden their scope of knowledge in the field of finance and business. Use of R aids analysts in identifying subtle context dependencies in real-time and heightens their chances for specialized success.
Электронная Книга «An Introduction to Analysis of Financial Data with R» написана автором Ruey Tsay S. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119013457
Описание книги от Ruey Tsay S.
A complete set of statistical tools for beginning financial analysts from a leading authority Written by one of the leading experts on the topic, An Introduction to Analysis of Financial Data with R explores basic concepts of visualization of financial data. Through a fundamental balance between theory and applications, the book supplies readers with an accessible approach to financial econometric models and their applications to real-world empirical research. The author supplies a hands-on introduction to the analysis of financial data using the freely available R software package and case studies to illustrate actual implementations of the discussed methods. The book begins with the basics of financial data, discussing their summary statistics and related visualization methods. Subsequent chapters explore basic time series analysis and simple econometric models for business, finance, and economics as well as related topics including: Linear time series analysis, with coverage of exponential smoothing for forecasting and methods for model comparison Different approaches to calculating asset volatility and various volatility models High-frequency financial data and simple models for price changes, trading intensity, and realized volatility Quantitative methods for risk management, including value at risk and conditional value at risk Econometric and statistical methods for risk assessment based on extreme value theory and quantile regression Throughout the book, the visual nature of the topic is showcased through graphical representations in R, and two detailed case studies demonstrate the relevance of statistics in finance. A related website features additional data sets and R scripts so readers can create their own simulations and test their comprehension of the presented techniques. An Introduction to Analysis of Financial Data with R is an excellent book for introductory courses on time series and business statistics at the upper-undergraduate and graduate level. The book is also an excellent resource for researchers and practitioners in the fields of business, finance, and economics who would like to enhance their understanding of financial data and today's financial markets.
