金融时间序列分析问题集
前言
作者简介
1
时间序列基础知识
1.1
创建时间序列对象
1.1.1
R 进行金融分析时最常用的时间序列类型是什么?
1.1.2
这三种时间序列对象的时间戳有哪些不同？
1.1.3
创建时间序列对象时最常用的时间戳标记是什么类型的？
1.1.4
时间序列对象依赖于其被创建的方式吗？
1.1.5
在不需要关心时区信息时，当前的时区环境对时间序列对象的创建有什么影响？
1.1.6
如何查看当前系统的时区环境？
1.1.7
如何基于现有的字符格式的时间戳创建日时间序列对象的时间戳标识？
1.1.8
如何创建过去 50 天的日时间序列数据？
1.1.9
基于 POSIXct 标识创建时间序列对象时有哪些要注意的？
1.1.10
时间序列对象的标识/时间跟对象的创建方式有关吗？
1.2
规则时间序列对象
1.2.1
如何创建一个规则的月度时间序列对象？
1.2.2
timeSeries 对象能以规则时间序列样式显示吗？
1.2.3
能自定义 timeSeries 对象的日期格式吗？
1.2.4
如何创建一个规则的季度时间序列对象？
1.2.5
timeSeries 对象能以规则时间序列的样式显示吗？
1.2.6
能自定义 timeSeries 对象的时间格式吗？
1.2.7
如何知道一个时间序列对象是否是规则时间序列呢？
1.3
时区和夏令时
1.3.1
如何创建一个与时区相关的时间序列对象？
1.3.2
查看时间序列时，能够看到时间序列的时区信息？
1.3.3
如何查看时间序列所属的时区信息？
1.3.4
如何查看创建时间序列对象时用到的夏令时规则呢？
1.3.5
创建时间序列对象时，能用哪些时区呢？
1.3.6
Mumbai 股票交易所位于按个时区吗？
1.3.7
如何改变现有时间序列对象的时区信息?
1.3.8
数据记录的两个城市，属于同一个时区但有不同的 DST 规则，如何处理这样的情况呢？
1.3.9
时间序列对象的排序以及重合日期处理
1.3.10
如何创建一个逆序的时间序列数据？
1.3.11
如何创建一个时期重叠的时间戳？
1.3.12
如何处理时间序列对象的附加属性信息？
1.3.13
当调整时间序列时，对属性有什么影响？
1.4
时间序列的连接与合并
1.4.1
如何对两个时间序列对象进行行合并？
1.4.2
能对时期重叠的时间序列进行行合并吗？
1.4.3
如何对时间序列对象进行列合并?
1.4.4
能对时期重叠的时间序列进行列合并吗？
1.4.5
如何合并两个时间序列对象，合并操作跟列合并和行合并操作有什么不同之处？
1.4.6
将两个一样的时间序列对象合并，会怎样？
1.4.7
如何合并两个不同的单变量时间序列？
1.4.8
把两个含有相同信息的单变量时间序列合并在一起,会如何?
1.4.9
能将时间序列对象跟一个数值元素合并吗？
1.4.10
能将时间序列对象和数值型向量合并吗？
1.4.11
能将时间序列对象与数值型矩阵合并吗？
1.5
时间序列对象的取子集操作
1.5.1
如何对向量和矩阵进行取子集操作？
1.5.2
对时间序列对象进行取子集操作时，跟对向量和矩阵操作一样吗？
1.5.3
能否用列名对多变量时间序列进行取子集操作？
1.5.4
能否用$符对多变量时间序列进行取列子集的操作？
1.5.5
能否通过字符串时间戳对多变量时间序列对象进行取子集操作？
1.5.6
能否用多变量时间序列自身的时间戳对其进行取子集操作呢?
1.5.7
能否用逻辑操作对多变量时间序列对象进行取子集操作？
1.5.8
如何提取序列的起始和终止日期？
1.6
时间序列对象与类函数
1.6.1
时间序列对象支持哪些四则运算符？
1.6.2
时间序列对象支持哪些比较运算符？
1.6.3
时间序列对象支持哪些逻辑运算？
1.6.4
时间序列对象支持哪些系统操作？
1.6.5
时间序列对象支持哪些数学运算？
1.6.6
时间序列对象支持哪些 Math2 类运算？
1.6.7
时间序列对象支持哪些“统计描述”运算？
1.6.8
时间序列对象支持哪些复数运算？
1.7
缺失值处理
1.7.1
如何在单变量时间序列中忽略缺失值？
1.7.2
如何在多变量时间序列中忽略缺失值?
1.7.3
如何在一个多变量时间序列对象中, 使用 0, 均值或中位值等来替换缺失值?
1.7.4
如何替换多变量时间序列对象中的缺失值?
1.7.5
如何对单变量时间序列对象中的缺失值进行插值处理？
1.8
时间序列对象的查看与绘图
1.8.1
时间序列对象的显示
1.8.2
时间序列对象的图形展示
2
使用 R 函数
2.1
金融时间序列对象与 base 包中的函数
2.1.1
可以对金融时间序列对象应用 apply 函数吗？如何应用？
2.1.2
可以对金融时间序列对象应用 attach 函数吗？
2.1.3
能对金融时间序列对象应用 diff 函数么？
2.1.4
能对金融时间序列对象应用 dim 函数么？
2.1.5
能对金融时间序列对象应用 rank 函数吗？rank函数返回对象中每个元素的顺序位置。仅适用于 timeSeries类型的金融时间序列对象。
2.1.6
能对金融时间序列对象应用 rev 函数么？
2.1.7
能对金融时间序列对象应用 sample 函数吗？
2.1.8
能对金融时间序列对象应用 scale 函数吗？若能，其实如何操作的？
2.1.9
能对金融时间序列对象应用 sort 函数吗？
2.1.10
能对金融时间序列对象应用 start 和 end 函数吗?
2.2
金融时间序列对象与 stats 包中的函数
2.2.1
能对金融时间序列对象应用 arima 函数么？
2.2.2
能对金融时间序列对象应用 acf 函数吗？
2.2.3
能对金融时间序列对象应用 cov 函数吗？
2.2.4
能对金融时间序列对象应用 dist 函数吗？
2.2.5
能对金融时间序列对象应用 dnorm 对象吗？
2.2.6
能对金融时间序列对象应用 filter 函数吗？
2.2.7
能对金融时间序列对象应用 fivenum 函数吗？
2.2.8
能对金融时间序列对象应用 hist 函数吗？
2.2.9
能对金融时间序列对象应用 lag 函数吗？
2.2.10
能对金融时间序列对象应用 lm 函数吗？
2.2.11
能对金融时间序列对象应用 lowess()函数吗？
2.2.12
能对金融时间序列对象应用 mad 函数吗？
2.2.13
能对金融时间序列对象应用 median 函数吗？
2.2.14
能对金融时间序列对象应用 qqnorm 函数吗？
2.2.15
能对金融时间序列对象应用 smooth 函数吗？
2.2.16
能对金融时间序列对象应用 spectrum 函数吗？
2.3
金融时间序列对象与 utils 包中的函数
2.3.1
能对金融时间序列对象应用 head 函数吗？
3
高性能时间序列分析
3.1
创建时间序列对象的性能测试
3.1.1
基于日期型时间戳，创建一个时期跨度为 100 年、列数为 5 的日时间序列对
3.1.2
基于 GMT POSIXct 时间戳，创建一个时期跨度为 100 年、列数为 5 的日时间序列对象需要多长时间？
3.1.3
基于非 GMT POSIXct 时间戳，创建一个时期跨度为 100 年、列数为 5 的日时间序列对象需要多长时间？
3.1.4
基于 timeDate 型时间戳，创建一个时期跨度为 100 年、列数为 5 的日时间序列对象需要多长时间？
3.2
对时间序列取子集的操作性能
3.2.1
基于整数，对时期跨度为 100 年，列数为 5的日时间序列对象进行取子集操作需要多长时间？
3.2.2
基于 Date 对象，对时期跨度为 100 年，列数为 5 的日时间序列对象进行取子集操作需要多长时间？
3.2.3
基于 Date 对象，对一个时期跨度为 100 年，列数为 5 的 GMT POSIXct 格式的日时间序列进行取子集操作需要多长时间？
3.2.4
基于 Date 对象，对一个时期跨度为 100 年，列数为 5 的非 GMT POSIXct 格式的日时间序列进行取子集操作需要多长时间？
3.2.5
基于 Date 对象，对一个时期跨度为 100 年，列数为 5 的以 GMT timeDate 对象形式存储的日时间序列进行取子集操作需要多长时间？
3.2.6
基于 Date 对象，对一个时期跨度为 100 年，列数为 5 的以 GMT timeDate 对象形式存储的日时间序列进行取子集操作需要多长时间？
4
时间序列分析中的 ARIMA 模型
4.1
如何平滑时间序列？
4.2
如何拟合 AR 模型
4.3
如何使用拟合好的模型进行预测？
4.4
如何拟合MA模型？
4.5
如何拟合 ARIMA 模型？
4.6
如何拟合 VAR 模型？
5
时间序列分析中的 GARCH 模型
5.1
如何拟合 ARCH 模型？
5.2
如何拟合 GARCH 模型？
5.3
如何拟合 mgarch 模型？
6
时间序列分析中的 VaR 模型
6.1
如何计算 VaR (Value at Risk)?
(APPENDIX) 附录
6.2
其它书籍
参考文献
本书由邓一硕出品
R与金融时间序列分析常见问题集
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
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