
409
第 14 章
时间序列分析
随着量化金融和证券自动交易的兴起,时间序列分析已经成为一个热门话题。本章描述
的大部分内容都是金融、证券交易和投资组合管理方面的从业者和研究人员开发的。
在用 R 开始时间序列分析之前,一个关键的问题是选择数据的表示方式(即对象类)。
这在面向对象的语言(如 R)中尤其重要,因为数据表示方式的选择不仅仅影响数据的
存储方式,它还决定了哪些函数(或方法)可用于加载、处理、分析、输出和绘制数据。
当许多人开始使用 R 时,他们只是将时间序列数据存储在向量中。这似乎很自然。然
而,他们很快发现时间序列分析中功能强大的分析都不能用于简单的向量。我们发现,
当用户切换到专门用于时间序列数据的对象类时,分析变得更容易,这是应用 R 进行时
间序列分析的必经之路。
本章建议使用 zoo 或 xts 包来表示时间序列数据。这两个包非常通用,能满足大多数
用户的需求。本章的几乎所有分析都假定你正在使用这两种时间序列的表示方式中的
一种。
xts 实现是 zoo 包的超集,因此 xts 可以实现 zoo 包的所有功能。在本章
中,除非另有说明,当 zoo 对象类能完成一项分析时,可以放心地应用 xts
对象类来完成分析。
其他表示方式
R 中提供了时间序列数据的其他表示,包括:
•
fts 包
•
来自 tseries 包的 irts 类
•
timeSeries 包