前言

在金融市场的浩瀚数据海洋中，时间序列分析犹如一把精密的罗盘，指引着投资者、分析师与研究者探索市场规律、预测未来趋势。而 R 语言，凭借其强大的统计分析能力、丰富的扩展包资源以及开源生态的优势，已然成为金融时间序列分析领域不可或缺的利器。然而，在实际运用 R 语言进行金融时间序列分析的过程中，无论是初入领域的新手，还是经验丰富的从业者，都难免遭遇各种 “拦路虎”。从数据导入时的格式混乱，到复杂模型参数估计的不收敛；从模型选择的困惑，到分析结果解读的偏差，这些问题不仅阻碍了分析进程，更可能导致错误的决策判断。正是基于此，我写了这本《R 与金融时间序列分析常见问题集》，旨在为读者搭建一座跨越实践障碍的桥梁。

本书并非传统意义上的理论教材，而是聚焦于实际操作场景中高频出现的疑难杂症。我们广泛收集了来自教学课堂、科研项目、金融机构实际工作等多个渠道的真实问题，经过系统梳理与深度剖析，形成了覆盖数据处理、模型构建、结果验证全流程的问题解决方案库。在内容编排上，我们打破了常规的知识体系框架，以问题为导向，采用 “问题描述 — 原因分析 — 解决方案 —R 代码示例” 的结构模式，确保读者在遇到类似问题时能够快速定位、精准解决。

值得一提的是，本书中的每一个问题解答都经过了严谨的理论推导与多次实践验证。我们不仅提供了 R 语言的具体代码实现，还对代码中的关键参数、函数用法进行了详细注释，帮助读者理解操作背后的逻辑。同时，结合金融市场的典型案例，如股票收益率波动分析、汇率走势预测等，使抽象的技术问题与实际应用场景紧密结合，增强问题解答的实用性与可读性。

无论是致力于金融数据分析的学生，希望通过 R 语言提升工作效率的金融从业者，还是从事金融计量研究的科研人员，本书都能成为您案头的得力助手。当您在分析过程中陷入困境时，不妨翻开此书，或许某个困扰已久的问题就能在这里找到答案。

时间序列分析的道路永无止境，R 语言的功能也在不断迭代更新。我们深知，这本问题集只是探索路上的阶段性成果。未来，我们将持续关注行业动态与读者反馈，不断丰富和完善内容。衷心希望本书能为您在 R 与金融时间序列分析的探索之旅中提供帮助，也期待与您共同成长，一同揭开金融数据背后的奥秘。

本书分为上下两篇，其中，上篇为基础篇，主要聚焦于 R 软件和金融时间序列分析的基础问题；下篇为应用篇，主要聚焦于 R 软件和金融时间序列分析的专题问题，比如，波动率分析、多元金融时间序列建模等实践问题。具体章节内容如下：

第 1 章介绍了时间序列分析的基础知识。第 2 章介绍了使用 R 软件进行金融时间序列分析的常见问题。第 3 章介绍了如何使用 R 软件中的高效率代码。第 4 章介绍如何拟合、诊断 ARIMA 模型。第 5 章介绍如何拟合、诊断 garch 模型。第 6 章介绍如何计算VaR。

书中使用了多个 R 包，分别是 quantmod (Ryan 2025) 和 xts (Ulrich 2025)。以下是我的 R 进程信息：

sessionInfo()

## R version 4.5.1 (2025-06-13)
## Platform: x86_64-apple-darwin20
## Running under: macOS Ventura 13.7.6
## 
## Matrix products: default
## BLAS:   /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.5-x86_64/Resources/lib/libRblas.0.dylib 
## LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.5-x86_64/Resources/lib/libRlapack.dylib;  LAPACK version 3.12.1
## 
## locale:
## [1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8
## 
## time zone: Asia/Shanghai
## tzcode source: internal
## 
## attached base packages:
## [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets 
## [6] methods   base     
## 
## loaded via a namespace (and not attached):
##  [1] digest_0.6.37     R6_2.6.1         
##  [3] bookdown_0.43     fastmap_1.2.0    
##  [5] xfun_0.52         cachem_1.1.0     
##  [7] knitr_1.50        htmltools_0.5.8.1
##  [9] rmarkdown_2.29    lifecycle_1.0.4  
## [11] cli_3.6.5         sass_0.4.10      
## [13] jquerylib_0.1.4   compiler_4.5.1   
## [15] rstudioapi_0.17.1 tools_4.5.1      
## [17] evaluate_1.0.4    bslib_0.9.0      
## [19] yaml_2.3.10       jsonlite_2.0.0   
## [21] rlang_1.1.6

参考文献

Ryan, Jeffrey A. 2025. Quantitative Financial Modelling Framework. https://github.com/joshuaulrich/quantmod.

Ulrich, Joshua M. 2025. Xts: Extensible Time Series. https://github.com/joshuaulrich/xts.

R与金融时间序列分析常见问题集

R与金融时间序列分析常见问题集

前言

参考文献