r語言與金融
⑴ r軟體及其在金融定量分析中的應用 電子書pdf
Data<-read.table("clipboard",herader=F,sep='\t')命令已經將數據讀入R，數據名為Data,你可以用head命令查看數據中的變數名，head(Data,5)如果數據Data中變數名有x,y，你可以用cor.test(Data$x,Data$y)得出相關分析結果。
⑵ 學習R 語言對金融分析人士有何意義
對於金融人士來講，R也許能被我片面地概括幾個領域時間序列模擬預測最優化制圖。
其實最終還是要歸總到貝葉斯最優化和simulation的問題。這些R的工具涵蓋的金融方面有資產組合量化風險資產定價交易模擬制圖報告等。其實建議平時可以看看炎黃財經等行業資訊，再結合R語言，幾乎可以滿足所有機構投資人與個體投資人的需求。
⑶ 金融數據分析用python還是R還是matlab好
以前有過類似的問題 可以參回考下答：
http://www.xkyn.com/jiankang/tixing-2076112720581378468.htm
⑷ 做數據分析，用R語言好還是Stata好
首先，Matlab為收費軟體價格不低，安裝文件比較大。但是隨著發展，以及R語言等免費軟體的興起，Matlab價格出現多個版本商業、教育、學生、個人版。學生版功能與商業版一致，但價格非常優惠了不到100美元。
R語言為開源免費軟體，安裝文件比較小，而且有著很多牛人為其提供工具包，發展迅速。在圖像展現方面似乎以及高於Matlab。但是在穩定性方面我還沒有發言權。
其次，Matlab以工程為主，軍工、汽車、電信、金融等行業用於大量的用戶群體，尤其在理工學校Matlab或許是必修之一，在金融工程的出現，就是將工程的方法用於金融，當然同時也將Matlab引入金融。
R 以統計為主，期初主要是統計相關專業的人使用，但後來逐漸廣泛用於醫學等領域，隨著大數據的崛起，IT人員或許更多選擇R語言，主要R語言更符合GNU標准，而且是開源軟體並且免費。
所以，Matlab適合矩陣計算，數學運算方面專用，尤其是信號處理。而 R語言適合統計分析和繪圖。也就是說，R語言做統計分析更給力，本人就是這樣例子。
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⑸ 金融時間序列分析用R語言畫簡單收益率和對數收益率的ACF圖！
acf(int[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
log return')
Box.test(int[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")
運行結果有以下錯誤，怎麼辦？
> int <- read.table("d-intc7208.txt", head=T)
錯誤於file(file, "rt") : 無法打開鏈結
此外: 警告信息：
In file(file, "rt") :
無法打開文件'd-intc7208.txt': No such file or directory
+ acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
錯誤: 意外的符號 in:
"
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int"
> log return')
錯誤: 意外的符號 in "log return"
⑹ 從上課看SAS和R的區別
Hadoop是在分布式伺服器集上存儲海量數據並運行分布式應用的一種方法。可以在廉價的機器上實現以往用大型MPP架構才能完成的大規模數據計算。同時可以進行數據挖掘和統計。SPSS、SAS、R這三類工具傳統來說都是在關系資料庫上進行數據統計的，現在可以基於hadoop平台用這些工具進行數據統計，結合hadoop強大的橫向擴展和並行計算能力，來發揮數據工具的能力。因為R語言是開源的，所以互聯網企業很多在用，還有一些通迅行業的，不過上手還是需要的學習;SPSS界面友好型，不過一般是場研究用的比較多，如果你會用SPSS編程，其實功能還是比較強大的;SAS一般是金融企業，特別是銀行業和醫學統計，銀行業人員有一些是用SAS做統計，一般是銀行業內部人做的，另一種是給銀行業做數據挖掘的,不過正版一年也要上百萬。所以，想在傳統或者做的，SPSS比較合適，想去金融，特別是銀行業，SAS不錯，想進互聯網，學R語言可能是比較明智的。
⑺ 金融行業分析用SPSS多還是SAS多或者是R語言
sas和r語言
⑻ 金融時間序列分析用R語言建立AR模型！
對R做平穩性檢驗，結果顯示，在5%的顯著性水平下接受拒絕原假設，表明不存在 ... 在建立計量經濟模型時，總要選擇統計性質優良的模型
對上證指數收益率序列AR（3）模型進行條件異方差的ARCHLM檢驗（滯後8階），結果給出
AR模型的參數估計 GARCH模型可以消除金融時間序列的ARCH效應，模擬和預測其波動性。
⑼ 金融數據分析導論：基於R語言 完整版，跪求
創建與數據框功能的數據幀。
描述功能Hmisc包或迷幻包了。相關性與使用心病流明
具體用法你可以使用return？功能名稱來查看幫助