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R是一种用于统计计算和图形的编程语言，由R核心团队和R统计计算基金会支持。R由统计学家Ross Ihaka和Robert Gentleman创建，在数据挖掘者和统计学家中被用于数据分析和开发统计软件。用户已经创建了软件包来增强R语言的功能。
根据用户调查和对学术文献数据库的研究，R是数据挖掘中最常用的编程语言之一。[6] 截至2022年3月，R在衡量编程语言普及程度的TIOBE指数中排名第11位。
官方的R软件环境是GNU软件包中的一个开源自由软件环境，在GNU通用公共许可证下提供。它主要是用C、Fortran和R本身（部分自我托管）编写的。预编译的可执行文件提供给各种操作系统。R有一个命令行界面。[8] 也有多个第三方图形用户界面，如RStudio，一个集成开发环境，和Jupyter，一个笔记本界面。
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统计代写|r语言作业代写代考|Converting Daily Prices to Monthly Returns in the xts world
Next we will convert daily prices to monthly log returns.
I mentioned in the introduction that we would be working in three universes xts, tidyverse and tidyquant – the prices object is an xts, so we will start there.
The first observation in our prices object is December 31,2012 (the last trading day of that year) and we have daily prices. We want to convert to those daily prices to monthly log returns based on the last reading of each month.
We will use to. monthly (prices, indexAt = “last”, OHLC = FALSE) from the quantmod package. The argument indexAt = “lastof” tells the function whether we want to index to the first day of the month or the last day. If we wanted to use the first day, we would change it to indexAt = “firstof”.
We have moved from an xts object of daily prices to an xts object of monthly
2.2 Converting Daily Prices to Monthly Returns in the xts world
13 prices. Note that we now have one reading per month, for the last day of each month.
Now we call Return. calculate(prices_monthly, method $=$ “log”) to convert to returns and save as an object called asset_returns_xts. Note this will give us log returns by the method $=$ “log” argument. We could have used method $=$ “discrete” to get simple returns.
统计代写|r语言作业代写代考|Converting Daily Prices to Monthly Returns in the tidyverse
We now take the same raw prices object and convert it to monthly returns using the tidyverse. We are leaving the xts structure and converting to a data frame. There are several differences between an xts object and a tibble but a very important one is the date, an essential component of most financial analysis. xts objects have a date index. In contrast, data frames have a date column, and that column is not necessary to the existence of the data frame. We could create a data frame that does not have a date column, for example, to hold cross-sectional data. An xts object, by definition, has a date index.
Our conversion from xts to a tibble starts with data.frame(date = index (.)), which (i) coerces our object into a data frame and (ii) adds a date column based on the index with date $=$ index (.)). The date index of the xts object is preserved as row names and must be explicitly removed with remove_rownames ().
Next we turn to the gather() function from the tidyr package to convert our new data frame into long format. We have not done any calculations yet, we have only shifted from wide format, to long, tidy format.
Next, we want to calculate log returns and add those returns to the data frame. We will use mutate and our own calculation to get log returns: mutate (returns = $(\log ($ prices $)$ – log(lag(prices)))). We now have log returns and will not need the raw prices data. It can be removed with select (-prices). The select() function will select columns to keep, but if we had a negative sign, it will remove a column.
Our last two steps are to spread the data back to wide format, which makes it easier to compare to the xts object and easier to read, but is not a best practice in the tidyverse. We are going to look at this new object and compare to the $x t s$ object above, so we will stick with wide format for now.
Finally, we want to reorder the columns to align with how we first imported the data using the symbols vector – the first line of code we ran in this chapter.
统计代写|r语言作业代写代考|Converting Daily Prices to Monthly Returns in the tidyquant world
Let’s explore the tidyquant paradigm for converting to log returns. We will start with the very useful tk_tbl() function from the timetk package.
In the piped workflow below, our call to tk_tbl (preserve_index = TRUE, rename_index = “date”) (1) converts prices from xts to tibble, (2) con-
verts the date index to a date column, and (3) renames it as “date” (since the index is being converted, it does not need to be removed as we did above).
Next, instead of using to. monthly and mutate, and then supplying our own calculation, we use tq_transmute (mutate_fun = periodReturn, period = “monthly”, type = “log”) and go straight from daily prices to monthly log returns.
Once again, we needed to remove the first row and did so with slice (-1), which removed the first row (if we had used slice(1), we would have $k e p t$ just the first row).
That tidyquant method produced the same output as the tidyverse method a tibble of monthly log returns.
R语言代写
统计代写|r语言作业代写代考|Converting Daily Prices to Monthly Returns in the xts world
接下来，我们将每日价格转换为每月对数回报。
我在介绍中提到我们将在三个宇宙 xts、tidyverse 和 tidyquant 中工作——价格对象是一个 xts，所以我们将从那里开始。
我们的价格对象中的第一个观察值是 2012 年 12 月 31 日（当年的最后一个交易日），我们有每日价格。我们希望根据每个月的最后一次读数将这些每日价格转换为每月对数回报。
我们会习惯的。quantmod 包中的每月（价格，indexAt = “last”，OHLC = FALSE）。参数 indexAt = “lastof” 告诉函数我们是要索引到该月的第一天还是最后一天。如果我们想使用第一天，我们会将其更改为 indexAt = “firstof”。
我们已经从每日价格的 xts 对象转移到了每月
2.2 将每日价格转换为 xts 世界
13 价格中的每月收益的 xts 对象。请注意，我们现在每个月的最后一天都有一个读数。
现在我们调用Return。计算（价格每月，方法=“log”）转换为回报并保存为名为asset_returns_xts的对象。请注意，这将通过该方法为我们提供日志返回=“日志”参数。我们可以使用方法=“离散”以获得简单的回报。
统计代写|r语言作业代写代考|Converting Daily Prices to Monthly Returns in the tidyverse
我们现在采用相同的原始价格对象并使用 tidyverse 将其转换为每月收益。我们将离开 xts 结构并转换为数据框。xts 对象和 tibble 之间有几个区别，但一个非常重要的区别是日期，它是大多数财务分析的重要组成部分。xts 对象有一个日期索引。相反，数据框有一个日期列，而该列不是数据框存在所必需的。例如，我们可以创建一个没有日期列的数据框来保存横截面数据。根据定义，xts 对象具有日期索引。
我们从 xts 到 tibble 的转换从 data.frame(date = index (.)) 开始，它 (i) 将我们的对象强制转换为数据框，并且 (ii) 根据带有日期的索引添加日期列=指数 （。））。xts 对象的日期索引保留为行名，必须使用 remove_rownames () 显式删除。
接下来我们使用 tidyr 包中的 gather() 函数将我们的新数据帧转换为长格式。我们还没有进行任何计算，我们只是从宽格式转变为长而整齐的格式。
接下来，我们要计算对数回报并将这些回报添加到数据框中。我们将使用 mutate 和我们自己的计算来获得日志返回： mutate (returns =(日志(价格)– 日志（滞后（价格））））。我们现在有日志回报，不需要原始价格数据。可以使用 select (-prices) 将其删除。select() 函数将选择要保留的列，但如果我们有一个负号，它将删除一列。
我们的最后两个步骤是将数据传播回宽格式，这样更容易与 xts 对象进行比较，也更容易阅读，但在 tidyverse 中并不是最佳实践。我们将查看这个新对象并与X吨s上面的对象，所以我们现在将坚持使用宽格式。
最后，我们想要重新排列列以与我们第一次使用符号向量导入数据的方式保持一致——我们在本章中运行的第一行代码。
统计代写|r语言作业代写代考|Converting Daily Prices to Monthly Returns in the tidyquant world
让我们探索转换为对数回报的 tidyquant 范式。我们将从 timetk 包中非常有用的 tk_tbl() 函数开始。
在下面的管道工作流中，我们对 tk_tbl (preserve_index = TRUE, rename_index = “date”) 的调用 (1) 将价格从 xts 转换为 tibble，(2)
将日期索引转换为日期列，并且 (3) 将其重命名为“日期”（由于正在转换索引，因此不需要像我们上面所做的那样将其删除）。
接下来，而不是使用 to。每月和变异，然后提供我们自己的计算，我们使用 tq_transmute (mutate_fun = periodReturn, period = “monthly”, type = “log”) 并直接从每日价格到每月对数回报。
再一次，我们需要删除第一行，并使用 slice (-1) 这样做，它删除了第一行（如果我们使用 slice(1)，我们将ķ和p吨只是第一行）。
该 tidyquant 方法产生与 tidyverse 方法相同的输出，即每月日志返回的一小部分。
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
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多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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