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第1章 R简介1

【本章学习目标】1

1.1 R是什么1

1.2 Rstudio介绍2

1.2.1 主界面2

1.2.2 工作空间（Environment）和历史（History）窗口4

1.2.3 命令窗口5

1.2.4 右下角文件窗口5

1.3 R的扩展包6

1.3.1 扩展包的安装6

1.3.2 扩展包的载入7

1.4 如何获取帮助7

1.4.1 查看扩展包和函数的信息7

1.4.2 查看源代码的信息8

1.4.3 查看网络帮助信息8

1.5 工作空间9

1.6 文件输入和输出9

1.6.1 文件输入10

1.6.2 文件存储10

1.6.3 图形输出10

1.7 数据类型11

1.8 数据结构12

1.8.1 向量（vector）12

1.8.2 矩阵（matrix）18

1.8.3 数组（array）23

1.8.4 列表（list）25

1.8.5 数据框26

1.8.6 因子29

【习题】31

【参考文献】32

第2章 R基本操作33

【本章学习目标】33

2.1 数据的输入33

2.1.1 手工输入数据33

2.1.2 从文本文件中读取数据36

2.1.3 读取Excel表格数据37

2.1.4 从SAS、SPSS、Stata统计软件读取数据39

2.1.5 从网页读取数据41

2.1.6 从数据库读取数据42

2.1.7 读取包中数据43

2.2 数据输出43

2.3 特殊数据处理45

2.3.1 缺失值处理45

2.3.2 日期数据46

2.3.3 基本函数及其运算48

2.3.4 zoo包简介49

2.3.5 xts包简介51

2.4 数据预处理52

2.4.1 产生新变量52

2.4.2 修改变量名（数据标签）54

2.4.3 变量重新编码57

2.4.4 行列删除59

2.4.5 数据排序60

2.5 数据重塑61

2.5.1 选取数据的子集61

2.5.2 数据合并63

2.5.3 长宽格式的转换68

【习题】75

【参考文献】75

第3章 R编程基础76

【本章学习目标】76

3.1 流程控制76

3.1.1 循环执行结构76

3.1.2 条件执行结构78

3.2 编写函数80

3.2.1 泛型函数80

3.2.2 函数构建82

3.3 常用R函数85

3.3.1 统计分析函数85

3.3.2 回归分析93

3.3.3 lapply（）系列函数116

【习题】123

【参考文献】123

第4章 R作图基础124

【本章学习目标】124

4.1 初建图形124

4.1.1 图形文件保存和创建124

4.1.2 高级绘图函数125

4.1.3 低级绘图函数128

4.2 图形参数129

4.2.1 图形类型130

4.2.2 符号参数131

4.2.3 线条参数132

4.2.4 线条和字符颜色：col参数133

4.2.5 坐标轴设定与调整133

4.2.6 添加文本140

4.2.7 添加图例142

4.2.8 添加网格和标记144

4.2.9 图尺寸调整144

4.3 图形工具147

4.3.1 高级散点图147

4.3.2 直方图151

4.3.3 Q-Q图153

4.3.4 饼图156

4.3.5 条形图158

4.3.6 箱线图163

4.3.7 克里夫兰点图164

4.3.8 三维图167

4.4 多图环境169

4.4.1 利用par（）函数169

4.4.2 利用layout（）函数171

4.5 使用高级制图包（ggplot2 package）173

4.5.1 从qplot（）快速入门173

4.5.2 从qplot（）到ggplot（）176

4.5.3 用ggplot（）例子演示178

【习题】181

【参考文献】181

第5章 债券相关计算182

【本章学习目标】182

5.1 债券应计利息的计算182

5.1.1 日期处理相关函数183

5.1.2 剩余利息支付次数的计算185

5.1.3 上一次利息支付日的获取186

5.1.4 下次利息支付日的获取187

5.1.5 计息期是否包含闰日的判断187

5.1.6 日计数因子的计算188

5.1.7 应计利息的计算190

5.2 债券内在价值的计算191

5.3 债券收益率的计算192

5.3.1 到期收益率192

5.3.2 实现的收益率193

5.4 债券久期的计算195

5.5 债券凸性的计算197

5.6 债券相关计算举例198

5.6.1 债券基本信息198

5.7 应用202

【习题】203

【参考文献】204

第6章 R与商业银行风险管理205

【本章学习目标】205

6.1 市场风险度量205

6.1.1 VaR的定义与计算方法205

6.1.2 VaR的回测215

6.1.3 VaR计算的改进：极值分布理论，条件VaR217

6.1.4 基于风险因子的市场风险管理：多因子风险测算与对冲模型222

6.2 信用风险管理224

6.2.1 信用风险的成因和度量（PD、EAD、LGD）224

6.2.2 Merton违约模型及KMV模型227

6.2.3 统计违约风险模型与PD预测233

6.2.4 利差风险与违约密度模型245

6.2.5 投资组合信用风险247

6.3 操作风险度量252

6.3.1 操作风险的定义和评估方法252

6.3.2 损失分布法254

6.3.3 RAROC方法简介260

6.3.4 模型风险简介261

6.4 流动性风险263

6.4.1 流动性风险的定义263

6.4.2 流动性风险的度量263

6.4.3 流动性的管理方法265

【习题】267

【参考文献】267

第7章 股票相关计算269

【本章学习目标】269

7.1 股票行情和历史数据的获取269

7.1.1 雅虎金融数据269

7.1.2 利用R获取雅虎金融数据271

7.1.3 利用R包stockPortfolio获取股票历史收益数据273

7.2 资产β系数的估计274

7.2.1 历史β系数和β系数的调整274

7.2.2 利用R估计股票的历史β系数276

7.2.3 β系数的调整278

7.3 投资组合优化280

7.3.1 投资组合优化简介280

7.3.2 资产期望收益率和协方差矩阵的估计280

7.3.3 投资组合的期望收益和风险284

7.3.4 允许卖空下投资组合优化284

7.3.5 不允许卖空下投资组合优化287

7.3.6 利用stockPortfolio包进行组合优化290

【习题】292

【参考文献】293

第8章 R与量化投资294

【本章学习目标】294

8.1 量化投资概述294

8.1.1 量化投资盈利的理论基础295

8.1.2 量化投资与基本面分析和技术分析的区别与联系295

8.1.3 量化投资理念的来源296

8.1.4 量化投资的优势297

8.1.5 量化策略设计的原则和注意事项297

8.2 程序化交易简介298

8.3 常见的量化投资策略介绍303

8.3.1 配对交易策略303

8.3.2 Fama-French多因子模型方法与Alpha策略304

8.3.3 基于技术分析指标的选股策略305

8.4 量化策略的回测、评价和改进（评价指标构建、回溯检验方法）308

8.5 策略资金管理技术简介310

8.6 一个简单的策略演示311

【习题】320

【参考文献】321