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雷达卡
S. Tsay）
教材配套页最容易踩的坑是版本错配：数据文件换了、代码还是上一版的，跑出来的图对不上书里的图。Tsay 这页在开头就把这事说明了——大多数数据文件与第一版不同。它按 12 章列出数据、标出每章用到的 R 包，另附勘误与练习题解答的申请入口。
这一页提供什么
| 项目 | 内容 |
| 书名 | Analysis of Financial Time Series, Third Edition |
| 作者 | Ruey S. Tsay（芝加哥大学 Booth 商学院） |
| 出版 | Wiley-Interscience，2010，Probability and Statistics 系列 |
| ISBN | 978-0-470-41435-4 |
| 主用软件 | R |
| 其他软件 | SCA（Scientific Computing Associates）、S-Plus 与 FinMetrics、RATS |
| 免费部分 | 各章数据、两个 R 脚本、13 个 RATS 程序、勘误 |
| 需申请部分 | 练习题解答，仅供采用本书授课的教师注册后获取 |
十二章各自给什么数据
页面按章分块，每块先列正文用到的数据集，再列习题数据集，末尾注明该章用到的 R 包：
| 章 | 主题 | 代表数据 | R 包 |
| 1 | 金融时间序列及其特征 | IBM／VW／EW／SP 日与月简单收益率、10 年与 1 年国债利率、美元兑日元汇率 | — |
| 2 | 线性时间序列及其应用 | 季度实际 GNP 增长率、1947—2008 季度 GDP、S&P 500 日指数、JNJ 季度盈利、十分位组合收益 | fBasics、fUnitRoots、timeSeries（fSeries）、TSA |
| 3 | 条件异方差模型 | Intel 月收益、马克兑美元 10 分钟对数收益、S&P 500 超额收益 | fGarch、TSA |
| 4 | 非线性模型及其应用 | 1948—2009 美国月度失业率、IBM 日收益、季度 GNP 增长率、3 个月国库券周度利率 | 配 star.rats（平滑 TAR） |
| 5 | 高频数据分析与市场微观结构 | IBM 1990 年 11 月—1991 年 1 月逐笔、1999 年 12 月逐笔、BA 2008 年 12 月逐笔、调整后交易间隔 | hfntra. R、hfrtn.R |
| 6 | 连续时间模型及其应用 | IBM 1998 年日收益、Cisco 1999 年日对数收益 | — |
| 7 | 极值与分位数估计、VaR | 该章数据见页面（含极值理论与 VaR 算例） | evir、nnet、fGarch |
| 8 | 多元时间序列 | IBM 与 S&P 500 月收益、债券指数月收益、3 月与 6 月国库券周度利率、配对交易示例 | 附 SCA 命令与 Fortran 源码 qstat.f |
| 9 | 主成分分析与因子模型 | 表 9.1 与 9.2 的股票收益、宏观变量（CPI、CE16）、五只股票月对数收益、40 只股票月收益 | — |
| 10 | 多元波动率模型 | 香港与日本市场日指数（714 个观测）、辉瑞与默克月收益、IBM 与 S&P 500 月收益 | 配 bivariate GARCH 等 RATS 程序 |
| 11 | 状态空间模型与卡尔曼滤波 | 美铝已实现波动率（5／10／20 分钟）、PPI 序列 | — |
| 12 | 马尔可夫链蒙特卡洛 | 3 年与 1 年周利率差分、S&P 500 月对数收益、GE 月对数收益 | — |
除 R 之外，页面还提供了 SCA 命令文件（如第 8 章的 sca-ex-ch8.txt、sca-ex8-6.txt）、一份 Fortran 源码（qstat.f，算多元 Q 统计量），以及集中在久期模型与多元波动率的 RATS 程序。
文件名本身就是口径
数据文件名带年份区间，读之前先看这一段。比如 d-ibm3dx7008.txt 是 1970 年 1 月 2 日到 2008 年 12 月 31 日的日简单收益率，四列依次是日期、IBM、VW、EW 与 SP；m-ibm3dx2608.txt 是 1926 到 2008 的月度版本；d-intc7208.txt 是 Intel 从 1972 年 12 月 15 日起的日收益；w-tb3ms.txt 是 3 个月期国库券周度利率。批量读入时把这几个数字段解析出来，比事后去猜样本期可靠。
第五章的高频数据值得单独说：ibm.txt 的五列是日期时间、成交量、买价、卖价、成交价，ibmdurad.dat 是调整后的交易间隔，还有按 1990 年 11 月 21 日单日拆出来的 day15-ori.dat 与 day15.dat（后者供 PCD 模型用），以及一份 day15.txt 记录字段说明。高频数据最费时间的不是建模，是搞清每列是什么，这三个文件刚好够把一天的样本从头走一遍。
代码：两个 R 脚本、十三个 RATS 程序
R 脚本只有两个，都在第五章高频部分：hfntra.R 算成交笔数，hfrtn.R 算高频收益。其余章节的做法写在正文里、以命令片段形式给出，页面上没有整章脚本。
RATS 程序有 13 个，集中在久期模型与几个多元例子：EACD、WACD、GACD、Threshold-WACD 四个久期模型（用 ibm1to5-dur.txt 这份前五个交易日正久期数据），另有 cholesky、HKJA、IBM-SP 相关的几个示例程序。用 R 的话这些 .rats 文件只能当参考读，看它怎么设定似然函数与初值。
勘误与解答
勘误是一份独立 PDF，直接从页面链接下载。练习题解答要按页面提示到 Wiley 的教师资源站注册申请，页面明确写了一句话：不要直接联系作者索取解答。做自学的话，这一块拿不到，需要自己对照正文例子验证。
用这套材料的三条经验
第一，先确认数据文件对应哪一版。第一版的数据与第三版不同，网上流传的老文件与书里的表格对不上时，先看文件名里的年份区间，而不是怀疑自己的代码。
第二，包名照页面记录，但安装前查一下 CRAN 当前状态。fSeries、TSA 这类包这些年在库里的位置变过，装不上时先去 CRAN 归档页找，不要直接换掉包名继续跑——函数签名可能已经不同。
第三，习题数据与正文数据分开用。页面把两者列在不同小节，混着读容易把习题里的特殊处理当成正文设定。
先下第一章那四份收益率文件，把 d-ibm3dx7008.txt 读进来画一张四条线的累计收益图，对得上书里开头那张图再往下走。
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回复本帖，可见作者配套页与勘误 PDF 的直达链接、十二章数据文件的完整清单，以及 RATS 程序与教师解答的申请入口。
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