An Introduction to Analysis of Financial Data with R

مجموعه کاملی از ابزارهای آماری برای شروع به کار تحلیلگران مالی از یک مرجع برجسته

نوشته شده توسط یکی از کارشناسان برجسته در این زمینه، مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده های مالی با R مفاهیم اساسی تجسم داده های مالی را بررسی می کند. این کتاب از طریق تعادل اساسی بین نظریه و کاربردها، رویکردی در دسترس به مدل‌های اقتصادسنجی مالی و کاربردهای آن‌ها در تحقیقات تجربی دنیای واقعی را در اختیار خوانندگان قرار می‌دهد.

نویسنده مقدمه‌ای عملی برای تجزیه و تحلیل آن ارائه می‌کند. داده های مالی با استفاده از بسته نرم افزاری رایگان در دسترس R و مطالعات موردی برای نشان دادن پیاده سازی واقعی روش های مورد بحث. این کتاب با مبانی داده های مالی شروع می شود و در مورد آمار خلاصه آنها و روش های تجسم مرتبط بحث می کند. فصل‌های بعدی به بررسی تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی پایه و مدل‌های اقتصادسنجی ساده برای کسب‌وکار، امور مالی، و اقتصاد و همچنین موضوعات مرتبط از جمله:

• تحلیل سری‌های زمانی خطی، با پوشش هموارسازی نمایی برای پیش‌بینی و روش‌های مقایسه مدل
• رویکردهای مختلف برای محاسبه نوسان دارایی و مدل‌های مختلف نوسانات
• داده‌های مالی با فرکانس بالا و مدل‌های ساده برای تغییرات قیمت، شدت معاملات و نوسانات تحقق یافته
• روش های کمی برای مدیریت ریسک، از جمله ارزش در معرض خطر و ارزش مشروط در معرض خطر
• روش های اقتصادسنجی و آماری برای ارزیابی ریسک بر اساس تئوری ارزش شدید و رگرسیون کمی

در کل در این کتاب، ماهیت بصری موضوع از طریق نمایش های گرافیکی در R نشان داده شده است، و دو مطالعه موردی دقیق، ارتباط آمار را در امور مالی نشان می دهد. یک وب سایت مرتبط دارای مجموعه داده های اضافی و اسکریپت های R است تا خوانندگان بتوانند شبیه سازی های خود را ایجاد کنند و درک خود را از تکنیک های ارائه شده آزمایش کنند.

مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده های مالی با R است. کتابی عالی برای دوره های مقدماتی سری های زمانی و آمار کسب و کار در سطح فوق لیسانس و فوق لیسانس. این کتاب همچنین یک منبع عالی برای محققان و متخصصان در زمینه‌های تجاری، مالی و اقتصاد است که می‌خواهند درک خود را از داده‌های مالی و بازارهای مالی امروز افزایش دهند.

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.