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本書主要論述了概率、統計與R語言基礎，單變數和多變數時間序列分析，非線性時間序列分析，面板資料分析，高頻資料分析，並在最後選擇經濟金融領域幾個長盛不衰的研究範例，運用書中講解的模型，採用R語言去實現對計量模型結果的解讀。
本書是為大眾讀者，特別是廣大經濟、金融專業的本科生和研究生讀者提供的研究範本和實證方法手冊。
推薦序
自序
前言
第一部分 R語言及概率、統計基礎
第1章 R語言概覽 / 2
1.1 選擇R語言的理由 / 2
1.2 R的安裝 / 4
1.3 R使用概覽 / 6
1.4 常用的圖形化使用者介面 / 10
第2章 資料結構及資料物件處理 / 21
2.1 資料類型 / 21
2.2 資料結構 / 22
2.3 常規資料物件的處理 / 30
2.4 時間序列物件的處理 / 39
第3章 資料存取及預處理 / 51
3.1 資料檔案讀取 / 51
3.2 資料的網路獲取 / 57
3.3 資料庫訪問 / 65
3.4 資料處理常用函數 / 71
3.5 資料的基本統計分析 / 74
第4章 R的繪圖工具 / 79
4.1 資料分佈特徵的視覺化 / 79
4.2 基礎繪圖函數plot() / 82
4.3 多筆資料的視覺呈現 / 88
4.4 多因素分析與柵格圖 / 98
4.5 時間序列圖形的繪製 / 108
4.6 三維立體圖形的繪製 / 117
4.7 地圖相關圖形的繪製 / 119
4.8 函數曲線的繪製 / 122
4.9 圖形的外部存儲 / 123
第5章 概率與統計分析原理 / 125
5.1 統計分析原理 / 126
5.2 函數原理和資料分析 / 129
5.3 R的金融工具箱 / 131
第6章 線性模型 / 137
6.1 基礎線性回歸原理：最小二乘法 / 137
6.2 單變數線性回歸 / 138
6.3 多元連續變數線性回歸 / 144
6.4 因數和交互效果 / 146
6.5 回歸診斷檢驗 / 149
6.6 簡單時間序列回歸：dynlm() / 151
6.7 共線性檢驗 / 153
第7章 線性模型的擴展 / 155
7.1 廣義線性模型 / 155
7.2 穩健統計量 / 167
第二部分 單變數時間序列分析
第8章 時間序列的平穩性I （0）和I （1） / 174
8.1 時間序列性質 / 174
8.2 單筆時間序列性質 / 175
8.3 ARMA過程 / 182
8.4 序列相關的檢驗與修正 / 184
8.5 時間序列預測 / 186
8.6 ARIMA和季節ARIMA的自動配置 / 188
8.7 非平穩時間序列及其單位根檢驗 / 189
第9章 單變數GARCH模型 / 196
9.1 單變數GARCH原理 / 196
9.2 單變數GARCH的簡易操作 / 199
9.3 單變數GARCH的專業處理 / 206
第三部分 多變數時間序列分析
第10章 向量自回歸和誤差修正模型 / 214
10.1 平穩VAR多變數原理 / 214
10.2 R包與VAR程式範例 / 215
10.3 VECM的協整分析 / 220
第11章 多變數GARCH模型 / 226
11.1 多變數GARCH原理 / 226
11.2 多變數GARCH的處理rmgarch包 / 228
11.3 設定條件的多樣化 / 233
第12章 多變數的投資組合運用 / 234
12.1 初步選擇資產 / 234
12.2 多元化投資組合與回測 / 236
第四部分 非線性時間序列分析
第13章 門限和平滑轉移 / 246
13.1 門限單位根過程 / 246
13.2 門限VAR / 251
13.3 門限VECM / 254
13.4 平滑轉換模型 / 256
第14章 結構變化 / 257
14.1 結構變化的檢驗 / 257
14.2 Bai-Perron方法 / 266
第15章 瑪律科夫轉換模型 / 273
15.1 模型簡介 / 273
15.2 R範例程式說明 / 277
第五部分 面板資料分析
第16章 面板資料及其模型 / 290
16.1 概述 / 290
16.2 基本線性模型 / 295
16.3 維度N的異質性 / 297
第17章 面板資料模型的檢驗 / 307
17.1 固定效應模型 / 307
17.2 隨機效應模型 / 308
17.3 隨機效應與固定效應的選擇 / 310
17.4 序列相關檢驗 / 312
17.5 序列相關的修正 / 315
第18章 面板資料的延伸主題 / 323
18.1 動態面板資料與廣義矩GMM估計 / 323
18.2 具門限效果的面板回歸 / 327
第六部分 高頻資料分析
第19章 混頻模型：MIDAS / 330
19.1 MIDAS的原理 / 330
19.2 MIDAS在R中的實現 / 332
第七部分 研究實例及R實現
第20章 基於已實現GARCH的高頻資料波動率建模 / 340
20.1 模型介紹 / 340
20.2 中國股市的實證研究案例 / 341
20.3 本章小結 / 346
第21章 基於DCC-GARCH的波動率溢出研究 / 347
21.1 模型的特徵與估計原理 / 347
21.2 中美股市動態相關性實證研究案例 / 348
第22章 基於TVAR和VAR的量價關係研究 / 354
22.1 基於TVAR的標準普爾500指數量價關係研究 / 354
22.2 基於VAR的道鐘斯指數量價關係研究 / 357
第23章 滬港通對A + H股聯動性的影響 / 362
23.1 選題介紹 / 362
23.2 文獻綜述 / 362
23.3 實證方法：DCC-GARCH模型及其估計原理 / 363
23.4 資料處理與實證結果 / 364
第24章 銅期貨與現貨的協整關係 / 373
24.1 門限VECM模型概述 / 373
24.2 背景概述 / 373
24.3 資料處理與實證結果 / 374
第25章 滬深300股指期現貨關係的實證研究 / 381
25.1 背景介紹 / 381
25.2 文獻綜述 / 381
25.3 資料處理與實證結果 / 382
25.4 研究結論 / 386
第26章 中國商品期貨指數通脹對沖能力的實證研究 / 387
26.1 背景介紹 / 387
26.2 相關文獻綜述 / 388
26.3 通脹對沖定義 / 388
26.4 資料處理與實證結果 / 388
26.5 主要的R程式碼及其說明 / 391
參考文獻 / 393
後記 / 400
