第一章为金融基础知识,给出了金融学的相关术语及其概念,使我们在后续章节的对话中有统一的平台;第二章为金融统计数学基础知识,提供了后续章节中金融数据分析模型的数理基础,省去了我们在浩如烟海的数学世界中查找所需知识的时间;第三章为金融数据可视化与数据性质探索,为后续截面数据和时间序列数据分析奠定基础;第四章、第五章分别从多元统计模型和回归及诊断两个方面探索截面数据的回归分析和检验,使我们对截面数据的分析有初步的了解;第六章至第八章主要围绕常见的金融数据时间序列分析模型展开,由浅入深,从时间序列数据的平稳性检验入手,逐步到建立ARIMA模型、ARCH模型和GARCH模型,使我们了解金融时间序列数据常见模型的建模过程。第九章为R语言应用,为我们介绍了一个数据分析软件,同时给出了R语言的自主学习和成长路径;另外,全书数据分析结果的复现也可在此找到答案。为便于读者掌握,全书最后的附录部分为大家提供了各章节实例的数据及R语言常见错误汇总。