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有多少人聽說過R軟件？有多少人用過R軟件？你現(xiàn)在最常用的軟件是什么？SAS？SPSS？EViews?如果你是一個(gè)經(jīng)常和數(shù)據(jù)分析打交道的人，或者從事金融建模，數(shù)學(xué)建模的人員，還不用R，你就有點(diǎn)out了。如果現(xiàn)在不學(xué)R，五年后你沒有任何優(yōu)勢可言；如果5年后，你還不學(xué)R，那你差不多就可以被淘汰了。

接下來，我先介紹一下R軟件，然后，會(huì)詳細(xì)的講解為什么你不用R就會(huì)out。

R是有Ross Ihaka跟Robert一起開發(fā)的一個(gè)面向?qū)ο蟮木幊陶Z言。什么是面向?qū)ο竽?？就像現(xiàn)在，我在這里演講，直接看見你們，你們就是我面向的對象，當(dāng)然，這是開玩笑。面向?qū)ο蟮囊馑季褪?，R里面的一切東西都是視為對象（Object）。無論是數(shù)據(jù)框、列表還是函數(shù)或者環(huán)境，這里先不講，免得把大家嚇跑了。

R語言的前身是S語言，這個(gè)語言一度是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域里面的標(biāo)準(zhǔn)語言。當(dāng)然，現(xiàn)在也是，但是正在逐步被R語言取代。S語言是由貝爾實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的，貝爾實(shí)驗(yàn)室開發(fā)了很多經(jīng)典的東西，S是其中之一。S語言的缺點(diǎn)是它不是免費(fèi)的，而R最大的優(yōu)點(diǎn)在于R是免費(fèi)的。

現(xiàn)在很多人用SPSS，SAS,MatLab，但是用的都是盜版軟件。從法律上來講這是非法的，但是非法的東西在中國很流行，很多教授也用這些非法軟件，并且還幫著同學(xué)去獲取盜版軟件，其實(shí)，這不太可取。當(dāng)然，在感情上我予以充分理解。

上次去上海參加第4屆R會(huì)議，來了一個(gè)嘉賓是新西蘭人，新西蘭是R的故鄉(xiāng)，中間熊熹提到她復(fù)印了一本ggplot2的書，被外國人看到，外國人就問她征求過版權(quán)問題嗎？在外國人看來這是很嚴(yán)肅的事情。當(dāng)然，這是題外話。

免費(fèi)是R很大的優(yōu)點(diǎn)，但不是唯一的。R的最大優(yōu)點(diǎn)是出色的作圖功能、豐富的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法以及超快的更新速度。下面講一下R的各種功能。

首先，R可以作為計(jì)算器使用，例如（屏幕演示）。其次，出色的繪圖功能，例如（屏幕演示，直方圖，小提琴圖），還可以繪制一些高級的圖形，向日葵圖，玫瑰花瓣圖，臉譜圖。當(dāng)然，這是最基本的功能。雖然很基本，SPSS這些軟件是不可能做到這么完美的。R的畫圖分四個(gè)層級，最基本的就是剛才演示的。高級一點(diǎn)的是grid，然后是，Lattice，Lattice的圖形是這樣的（屏幕演示），很適合做多元數(shù)據(jù)展示。grid是這樣的（屏幕演示），grid圖形引入了圖層概念，并且可以切換圖形的視角。舉個(gè)例子：（A4紙演示），接下來是ggpolt2：ggplot2是一個(gè)更具有創(chuàng)新性的繪圖設(shè)備，它創(chuàng)建了自己的語法，相當(dāng)于R里面有創(chuàng)建了一門新的繪圖語言。ggplot2的功能是這樣的（屏幕演示）。最后，比較終極的繪圖BOSS是ggobi，這是一個(gè)動(dòng)態(tài)的繪圖軟件，交互性很強(qiáng)，不過可能很快要被謝益輝的cecran給取代了。后者是前者的加強(qiáng)版。

然后，就是R建模。R的建模能力超強(qiáng)。建立線性模型，只需要用lm函數(shù)就可以了，廣義線性模型glm就可以了，廣義可加模型gam就可以了。

然后是，時(shí)間序列分析。這個(gè)很有用的。我覺得，對于本科生也好，研究生也好，想基于一元或者多元回歸做一個(gè)比較上層次的論文是困難的。但是，用時(shí)間序列分析是可以的，可以用arima，說到這里很多人就笑了，arima這個(gè)我知道，終于聽到一個(gè)自己知道的模型了，其次是garch模型。我知道很多人做garch模型用EViews，但是這個(gè)軟件太老了，極其不智能，稍微高級的方法都用不了。加一個(gè)外生變量要折騰半天。而且最重要的是你用的是盜版軟件，話說過來，即使是正版的Eviews也不智能。R里面做garch模型就很簡單，用rgarch包就可以了，可以構(gòu)建各種高級的garch模型，tgarch，igarch，gjrgarch之類的，還有高級的Dccgarch，可能你又聽不懂了，還有更高階的BEKK模型，BEKK沒什么神秘的，其實(shí)就是多元GARCH模型，就是把GARCH模型從一維推廣到了二維了。還有更高階的，因?yàn)閰?shù)估計(jì)起來太麻煩，所以應(yīng)用比較少。

Rgarch包還能計(jì)算VaR。也就是Value at Risk。風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。這個(gè)東西很高級，沒有聽過吧？其實(shí)，我認(rèn)為上了大三的人就應(yīng)該很熟悉VaR。但是很多人不知道，因?yàn)橹袊慕逃惶晒Γ覀兘胁怀晒?，不叫失敗，免得打擊教育部。高校的老師，怎么說呢，比較善于推己及人。他們當(dāng)年讀大三的時(shí)候，就不懂得VaR，他們復(fù)習(xí)半年，考上研究生的時(shí)候也不怎么懂。所以他們認(rèn)為別的本科生也不懂，或者說沒有能力懂。他們對中國的學(xué)生太沒有信心了。其實(shí)，VaR的概念并不是很難。（演示）

這就是VaR，其實(shí)就是分位數(shù)。分位數(shù)其實(shí)就是對密度函數(shù)求變上限的積分，求變上限的積分都會(huì)吧？不過，也不用手動(dòng)求，用R就可以了。

理論上講，只要知道了密度函數(shù)，求積分不在話下。所以求密度函數(shù)其實(shí)是VaR的核心。根據(jù)求VaR密度函數(shù)的方法的不同，可以將它分成三種重用的方法，歷史模擬法，蒙特卡洛模擬法，方差-協(xié)方差法。歷史模擬法就是用歷史數(shù)據(jù)的密度函數(shù)代替未來的密度函數(shù)，蒙特卡洛模擬法就是假設(shè)一個(gè)分布，模擬一批隨機(jī)數(shù)。說到隨機(jī)數(shù)，想起來本科期間一件事情，當(dāng)時(shí)精算專業(yè)要生成隨機(jī)數(shù)，一批學(xué)生不知道怎么做，在Excel里面瞎折騰。我就想不明白，為什么不用R呢，產(chǎn)生正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)rnorm(5)就可以了，產(chǎn)生5萬個(gè)，rnorm(50000)，在Excel里面，折騰死你。

蒙特卡洛模擬完隨機(jī)數(shù)，就根據(jù)這一批樣本來計(jì)算VaR。方差-協(xié)方差呢，跟這個(gè)不同，它求的是條件密度函數(shù)，理論上講應(yīng)該更準(zhǔn)確。歷史模擬法對歷史區(qū)間的選擇很敏感；蒙特卡洛對分布的假設(shè)很敏感，正態(tài)分布假設(shè)和t分布假設(shè)結(jié)果相差很大；方差-協(xié)方差對厚尾與否很敏感。

如果是單個(gè)資產(chǎn)的話，像上面這樣求分位數(shù)就搞定了。資產(chǎn)組合的時(shí)候，要知道聯(lián)合分布，才能求分位數(shù)。聯(lián)合分布怎么求，最新的方法是Copula。簡單而言就是個(gè)復(fù)合函數(shù)：假設(shè)你有聯(lián)合分布函數(shù)F(x1,x2,x3,…)，有邊際分布，f(x1),f(x2),f(x3)…要找到要個(gè)函數(shù)H（·）使得F(x1,x2,x3,…)=H（f(x1),f(x2),f(x2)…）。

這個(gè)函數(shù)就是Copula。這是工作原理，操作起來有一系列復(fù)雜的技術(shù)。當(dāng)然，求解這個(gè)過程計(jì)算機(jī)會(huì)幫忙的，不需要手算。君子善假于物也。

本科生的時(shí)候做過一個(gè)項(xiàng)目是關(guān)于VaR的。當(dāng)時(shí)學(xué)校的一個(gè)老師提出過質(zhì)疑，因?yàn)閂aR的最初定義是是關(guān)于頭寸的。而R里面是基于收益率的。兩者在測量風(fēng)險(xiǎn)方面沒什么差異。但是，他非得堅(jiān)持算頭寸。答辯的時(shí)候，我跟他講這是很容易換算的，他問怎么容易。我就解釋給他，當(dāng)時(shí)年少無知，連續(xù)向他發(fā)問，我估計(jì)他很久沒有看最新的VaR文獻(xiàn)了，因此，我質(zhì)疑的問題，他一個(gè)都答不上來，后面聽答辯的同學(xué)，開始?xì)g呼，掌聲雷動(dòng)。我很了解同齡人，大家都喜歡看見權(quán)威被打倒。這是潛在的暴力傾向，我很不喜歡。值得注意的是，劉姝威老師也在下面拍手。

現(xiàn)在想起來當(dāng)時(shí)太沖動(dòng)了，事后我試圖向那個(gè)老師道歉。當(dāng)然，不是因?yàn)槲矣缅e(cuò)了方法，只是因?yàn)槲矣缅e(cuò)了態(tài)度。我覺得一個(gè)人還是應(yīng)該尊重另一個(gè)人的。

劉姝威老師后來說，本科生能做出來這個(gè)VaR是很不容易的。我當(dāng)時(shí)心里很舒服，得到了贊賞。后來想想，這個(gè)贊賞的代價(jià)很大。VaR明明很容易計(jì)算，她卻因?yàn)檫@個(gè)兒稱贊我，那不是在貶低其他所有的不會(huì)算VaR的同學(xué)嗎？這是我后來想明白的。

R還能做極值理論。今年上海交大的一個(gè)研究生問我用R作極值理論的東西，我就幫他說了一下，他說幫了他大忙。說要感謝我，我說不用，在論文后面，鳴謝一下就可以了。其實(shí)，我心里一直在懷疑，研究生要畢業(yè)了，極值理論都還不懂，研究生到底讀的是神馬？更進(jìn)一步，這樣的人為什么能踏過研究生的門檻，問什么能考上研究生呢？中國的研究生錄取機(jī)制有問題。

再之外，R在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域是頂呱呱的。里面有各種方法，比如隨機(jī)森林，支持向量機(jī)，Lasso等。什么是Lasso，也許你說，那是lasso，我跟你說，你說錯(cuò)了，這個(gè)單詞的重音在第二個(gè)。關(guān)于這方面，劉思喆是專家，你們可以到論壇上或者微博上咨詢他。

R能做的東西很多。那有沒有R不能做到的事情？讓我想一想，好像還真有。比如，R好像不能下電影，看電影，聽音樂。不過，R里面卻是提供了很多高級的工具，它提供了一個(gè)hook，可以啟動(dòng)電腦中的其他程序，比如迅雷，可以自動(dòng)下載網(wǎng)頁附件，自動(dòng)解壓縮，讀入數(shù)據(jù)等等。很多R粉絲甚至用R關(guān)機(jī)，用R發(fā)微博，發(fā)校內(nèi)狀態(tài)。R能給人很多驚喜，比如用R下五子棋，掃雷，玩兒遞歸漢諾塔。做賀卡，馬賽克圖，這里面是什么知道嗎？是AV女優(yōu)，不信你看看，是不是發(fā)現(xiàn)了很多熟人？

話說回來，很長一段時(shí)間里。SPSS,SAS,Matlab還會(huì)繼續(xù)存在，不會(huì)驟然消失。我甚至認(rèn)為這些軟件不會(huì)消失。因?yàn)樗€是有自己的受眾的。你不能要求所有人的都學(xué)習(xí)R編程。

這些軟件也有些優(yōu)點(diǎn)，我最喜歡Matlab，他跟R有點(diǎn)像。好吧R跟matlab有點(diǎn)像，免得傷害Matlab user的感情。曾經(jīng)有一個(gè)人發(fā)了一段代碼，讓用R實(shí)現(xiàn)。我不知道那人是什么動(dòng)機(jī)。是想看看R能不能做到，還是想看看COS有沒有人會(huì)。很不好意思，我兩者都會(huì)一點(diǎn)，于是我就用R重現(xiàn)了那個(gè)過程，代碼極其簡單。后來，那人說，太牛了，這都能做到。其實(shí)，我想說，這不算什么。真的。牛人都在做更重要的事情。

我希望將來隨著時(shí)日推移、隨著SPSS，SAS，Matlab這一批老人家的辭世，R能快速的成長起來，老人家不愿意學(xué)編程，這一點(diǎn)我是很理解的，但是，他們阻礙了R的崛起，R將來勢必是一種潮流。

目前，市場上流行一個(gè)觀點(diǎn)。即數(shù)據(jù)越便宜，數(shù)據(jù)分析技術(shù)越昂貴。我早就意識到了這個(gè)問題，目前中國獲取數(shù)據(jù)很難，大家都把數(shù)據(jù)當(dāng)資源來買。國外就是不一樣，國外開放很多數(shù)據(jù)，因?yàn)閲庹J(rèn)為，數(shù)據(jù)里面的信息才是資源。我把數(shù)據(jù)源放開，你有本事就從里面尋找信息吧。所以，國外分析數(shù)據(jù)的人就很貴。

將來，中國的數(shù)據(jù)提供商肯定會(huì)轉(zhuǎn)型，會(huì)開始搞咨詢，搞分析，而不是單純的賣數(shù)據(jù)。賣數(shù)據(jù)沒有前途。他們不賣數(shù)據(jù)了，數(shù)據(jù)分析師就會(huì)開始值錢了。這一天，我相信很快就到來了。

R這么好，如何學(xué)習(xí)R呢?我推薦一些材料給大家。一個(gè)是Rforbeginner，R導(dǎo)論。看完之后，看一下Rin a Nutshell，接著看The R book或者Statistics with R。這些資源基本都是開放的。

你們也可以跟著學(xué)校的老師學(xué)，如果有用R的老師的話，實(shí)在不行就靠自己自學(xué)，來論壇問也是可以的。

總之，R是一片廣闊的海域，你認(rèn)為自己有理想，就放馬過來吧。加入時(shí)代的浪潮，Come on!最后一點(diǎn)希望，希望在做的各位，將來畢業(yè)時(shí)都能夠?qū)懗鲆黄恋恼撐?，不要抄襲！

祝各位身體健康，天天快樂，謝謝！