財務時間序列分析R 線上附錄 資料說明
想自己重算，可以從頁首下載 R Markdown 與執行結果。所有實證例都使用隨書提供的固定資料； 檔案來源、變數單位與已知限制請見資料來源與重現說明。

《財務時間序列分析》線上附錄

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臺灣中文教學資源

財務時間序列分析

十九份 R 實作附錄，使用原課程的股票、匯率、產業因子，以及臺灣與日本資料，依序練習報酬率、ARMA、波動模型、資產定價、高維預測、VAR、共整合與局部投影。

每一頁先交代要回答的實證問題、資料在何時可得，以及輸出應如何解讀，再逐步執行程式。許多主題同時提供手動建構與套件作法：前者用來看懂公式如何變成運算，後者示範如何使用 auto.arima()、tsCV()、adf.test()、garchFit()、prcomp() 與 glmnet() 完成同一項分析。

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  1. R00環境、專案與可重現研究對應章節 1
  2. R01R、tidyverse 與手動 OLS對應章節 1、17
  3. R02價格、日期與報酬率對應章節 2
  4. R03分配、厚尾與實證特徵對應章節 3–4
  5. R04AR、MA、ARMA 與真實報酬的 ACF對應章節 4–6
  6. R05AAPL 的 ARMA 估計、診斷與預測對應章節 6–7
  7. R06TWD／JPY 的無資料洩漏樣本外評估對應章節 8
  8. R07TWD／JPY 的單根、差分與結構變動對應章節 9–10
  9. R08AAPL 的 ARCH、GARCH、非對稱波動與預測對應章節 11–12
  10. R09美國十產業投資組合、CAPM 與 Fama–French 三因子對應章節 13–14
  11. R10真實股票報酬的 PCA、低秩重建與因子分析對應章節 15
  12. R11S&P 500 平衡子樣本的 PCA 與跨股票落後值修正對應章節 15
  13. R12臺灣 DCC–ICAPM 的第二階段個案研究對應章節 16
  14. R13Ridge、LASSO、Elastic Net 與 post-LASSO對應章節 17–18
  15. R14機器學習的金融因子選擇對應章節 19
  16. R15加州學校資料的雙重選擇與 DML 式殘差化對應章節 20
  17. R16VAR、識別與衝擊反應函數對應章節 21
  18. R17共整合、Johansen 檢定與 VECM對應章節 22
  19. R18VAR、局部投影與進階 IRF對應章節 23