(2018 개정판) 프로그램 R을 활용한 주가 회귀모형의 구축

손현석 지음

토마토마트 2018년 05월 25일 출간

작품소개

책소개

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목차

목 차
1 R 기본
1.1 R의 통합개발환경(IDE)
R의 특성
1.2 데이터의 생성, 저장, 그리고 전달
1.3 데이터 타입과 구조
1.3.1 데이터의 타입
1.3.1 벡터(Vector)
1.3.2 factor
1.3.3 행렬과 배열(matrix and array)
행렬의 크기(차원) 알아보기
이름 붙이기
벡터와 행렬 계산
벡터를 행렬로 전환하기
재활용
1.3.4 데이터 프레임(data.frame)
1.3.5 리스트(List)
1.3.6 class와 attributes
1.4 날짜 데이터
1.4.1 Date
1.4.2 날짜 데이터의 데이터형 전환
문자형에서 날짜형으로
날짜형을 문자형으로
1.5 함수(Function)
if ~ else 조건문
반복문: for 문
while 문
repeat문
break와 next문
2 통계와 행렬
2.1 행렬
2.2 행렬 연산
2.3 행렬의 특성
2.4 역행렬(Matrix Inverse)
2.5 선형결합과 선형독립
norm(놈)
이차형태(quardratic form)
계수(rank)
고유값과 고유벡터(eigen value, eigen vector)
3 회귀모형
3.1 회귀분석의 개요
3.2 최소자승법에 의한 회귀계수의 추정
행렬표현에 의한 회귀계수의 추정
3.3 회귀모형의 평가
3.3.1 오차의 가정
3.3.2 회귀계수의 평가
3.3.3 오차(잔차)분석
3.3.4 결정계수
3.4 모형에 의한 추정
4 일반회귀모형의 고려사항들
4.1 이상치(outliers)와 높은 레버리지(leverage) 관찰치
4.1.1 이상치와 레버리지
4.1.2 Hat matrix
4.2 이상치의 진단
4.2.1 레버리지에 의한 이상치 진단
4.2.2 Rstudent
4.2.3 DFFITS(Difference in fits)
4.2.4 Cook’s distance(Di)
4.2.5 covratio와 dfbetas
4.3 R함수에 의한 이상치의 확인
Q-Q plot
4.3 로버스트 회귀(Robust Regression)
5 독립변수의 선택
5.1 변수선택의 기준
결정계수 R2
수정결정계수 R2adj
잔차평균제곱합 MSE
Mallow’s Cp 통계량
AIC와 SBC
5.2 데이터의 준비
5.3 regsubsets()함수에 의한 선택
5.4 단계적 회귀방법(Stepwise Regression Methods)
6 다중공선성(Multicollinearity)과 대안 모형
6.1 다중공선성(Multicollinearity)
6.2 능형회귀(ridge regression)
6.3 LASSO 회귀
7. 주가 추정과 평가
7.1 분석 데이터 만들기
7.2 관측값과 추정값과의 비교
부록 A 주가 자료 구축
A.1 tseries 패키지의 함수 get.hist.quote() 사용하기
A.2 google spreadsheet에서 직접 자료 호출하기
부록 B 예측구간 설정
기대값과 분산의 행렬 표현
부록 C 사용자 정의 함수

작가정보

저자(글) 손현석

저자 소개

서울대학교에서 공부하였고(환경보건학 박사) 건국대(충추)에서 교수로 근무하였습니다.
현재는 Nnode 이사로 재직하고 있으며 R과 Pyhton을 사용한 데이터 분석에 관심을 가지고 있습니다.
"파이썬으로의 여행"(국문), "Create forecast model for stock with regression analysis and R"(영문), "python manual"(영문)등의 책을 출간하였습니다.
[e-mail]
datastory1.blogspot.com