金融计量学

《经济管理类课程教材•金融系列•金融计量学:时间序列分析视角》主要内容简介：新版对全书各个章节的细节描述部分和数据进行了更新，修正了第一版中的个别笔误，并且增加了第5章“预测理论与应用”、第13章“资产定价模型与估计”和第14章“事件研究方法”等内容。全新改版后，《经济管理类课程教材•金融系列•金融计量学:时间序列分析视角》更注重金融计量理论与实际应用的紧密结合，理论内容涵盖全面，理论讲解深入浅出，同时特别强调理论知识的实际应用。为提高《经济管理类课程教材•金融系列•金融计量学:时间序列分析视角》的可读性，我将涉及到的比较繁难的内容尽量以简单浅显的语言形式和生动活泼的图表形式解读出来，并且结合金融计量软件讲解一些具体数据处理和回归操作过程，形式新颖，期望使读者阅而不烦。

《经济管理类课程教材•金融系列•金融计量学:时间序列分析视角》适合金融学、经济学...

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《经济管理类课程教材•金融系列•金融计量学:时间序列分析视角》主要内容简介：新版对全书各个章节的细节描述部分和数据进行了更新，修正了第一版中的个别笔误，并且增加了第5章“预测理论与应用”、第13章“资产定价模型与估计”和第14章“事件研究方法”等内容。全新改版后，《经济管理类课程教材•金融系列•金融计量学:时间序列分析视角》更注重金融计量理论与实际应用的紧密结合，理论内容涵盖全面，理论讲解深入浅出，同时特别强调理论知识的实际应用。为提高《经济管理类课程教材•金融系列•金融计量学:时间序列分析视角》的可读性，我将涉及到的比较繁难的内容尽量以简单浅显的语言形式和生动活泼的图表形式解读出来，并且结合金融计量软件讲解一些具体数据处理和回归操作过程，形式新颖，期望使读者阅而不烦。

《经济管理类课程教材•金融系列•金融计量学:时间序列分析视角》适合金融学、经济学、工商管理、应用数学等专业的高年级本科生或研究生，对于具有计量经济学基础或者正在学习计量经济学基础课程的学生，《经济管理类课程教材•金融系列•金融计量学:时间序列分析视角》不失为一本很好的学习用书。另外，对于具有一定金融学或经济学基础的从业人员和科研工作者，《经济管理类课程教材•金融系列•金融计量学:时间序列分析视角》也可以作为一本案头参考书。当然，对于以前没有计量经济学基础的读者，建议先学习一定的基础知识，如参考古扎拉蒂的《计量经济学基础》第5版或者伍德里奇的《计量经济学导论——-现代观点》(第四版)，再来学习《经济管理类课程教材•金融系列•金融计量学:时间序列分析视角》，效果可能会更好。

第1章　金融计量学初步　1.1 金融计量学的范畴　1.2 金融时间序列数据　1.3 金融计量分析中的基本概念　1.4 金融计量软件介绍　练习1　本章参考文献第2章　差分方程、滞后运算与动态模型　2.1 一阶差分方程　2.2 动态乘数与脉冲响应函数　2.3 高阶差分方程　2.4 滞后算子与滞后运算法　练习2　本章参考文献第3章　平稳AR模型　3.1 基本概念　3.2 一阶自回归模型：AR（1）　3.3 二阶自回归模型：AR（2）　3.4 户阶自回归模型：AR（p）　练习3　本章参考文献第4章　平稳ARMA模型　4.1 移动平均过程（MA process）　4.2 自回归移动平均过程（ARMA processes）.　4.3 部分自相关函数（partial autocorrelations）　4.4 样本自相关与部分自相关函数　4.5 自相关性检验　4.6 ARMA模型的实证分析及应用　4.7 实例应用：中国CPI通货膨胀率的AR模型　练习4　本章参考文献第5章　预测理论与应用　5.1 基本概念与预测初步　5.2 基于MA模型的预测　5.3 基于AR模型的预测　5.4 预测准确性的度量指标　练习5第6章　非平稳时间序列模型　6.1 确定性趋势模型　6.2 随机趋势模型　6.3 去除趋势的方法　练习6　本章参考文献第7章　单位根检验法　7.1 DF单位根检验法　7.2 ADF单位根检验法　7.3 其他单位根检验法　7.4 各种单位根检验法的应用　练习7　本章参考文献第8章　向量自回归（VAR）模型　8.1 VAR模型介绍　8.2 VAR模型的估计与相关检验　8.3 格兰杰因果关系　8.4 向量自回归（VAR）模型与脉冲响应分析　8.5 VAR模型与方差分解　练习8　本章参考文献第9章　结构向量自回归（SVAR）模型　9.1 SVAR模型初步　9.3 SVAR模型的三种类型　9.4 SVAR模型的估计方法总结　9.5 SVAR与缩减VAR模型的脉冲响应及方差分解比较　练习9　本章参考文献第10章　协整与误差修正模型　10.1 协整与误差修正模型的基本定义　10.2 Engle-Granger协整分析方法　10.3 向量ADF模型与协整分析　10.4 向量误差修正模型（VECM）　10.5 确定性趋势与协整分析　10.6 Johansen协整分析方法　10.7 VECM的估计与统计推断　10.8 Johansen协整分析方法的应用　练习10　本章参考文献第11章　GARCH模型　11.1 背景介绍　11.2 ARCH模型　11.3 GARCH模型　11.4 非对称GARCH模型：TGARCH与EGARCH　11.5 其他GARCH模型　练习11　本章参考文献第12章　非线性金融时间序列模型　12.1 非线性时间序列模型背景介绍　12.2 马尔可夫区制转移模型　12.3 门限模型　12.4 应用　练习12　本章参考文献第13章　资产定价模型与估计　13.1 CAPM理论回顾　13.2 CAPM实证检验方法　13.3 多因素资产定价模型　13.4 CAPM应用　练习13　本章参考文献第14章　事件研究方法　14.1 事件研究概述　14.2 收益率估计　14.3 统计检验　14.4 事件研究方法应用　练习14　本章参考文献附录　矩阵代数与经典线性回归模型　A.1 矩阵代数　A.2 经典线，陛回归的基本假设　A.3 经典线性回归模型的普通最小二乘估计　练习A1

第1章　金融计量学初步　1.1 金融计量学的范畴　1.2 金融时间序列数据　1.3 金融计量分析中的基本概念　1.4 金融计量软件介绍　练习1　本章参考文献第2章　差分方程、滞后运算与动态模型　2.1 一阶差分方程　2.2 动态乘数与脉冲响应函数　2.3 高阶差分方程　2.4 滞后算子与滞后运算法　练习2　本章参考文献第3章　平稳AR模型　3.1 基本概念　3.2 一阶自回归模型：AR（1）　3.3 二阶自回归模型：AR（2）　3.4 户阶自回归模型：AR（p）　练习3　本章参考文献第4章　平稳ARMA模型　4.1 移动平均过程（MA process）　4.2 自回归移动平均过程（ARMA processes）.　4.3 部分自相关函数（partial autocorrelations）　4.4 样本自相关与部分自相关函数　4.5 自相关性检验　4.6 ARMA模型的实证分析及应用　4.7 实例应用：中国CPI通货膨胀率的AR模型　练习4　本章参考文献第5章　预测理论与应用　5.1 基本概念与预测初步　5.2 基于MA模型的预测　5.3 基于AR模型的预测　5.4 预测准确性的度量指标　练习5第6章　非平稳时间序列模型　6.1 确定性趋势模型　6.2 随机趋势模型　6.3 去除趋势的方法　练习6　本章参考文献第7章　单位根检验法　7.1 DF单位根检验法　7.2 ADF单位根检验法　7.3 其他单位根检验法　7.4 各种单位根检验法的应用　练习7　本章参考文献第8章　向量自回归（VAR）模型　8.1 VAR模型介绍　8.2 VAR模型的估计与相关检验　8.3 格兰杰因果关系　8.4 向量自回归（VAR）模型与脉冲响应分析　8.5 VAR模型与方差分解　练习8　本章参考文献第9章　结构向量自回归（SVAR）模型　9.1 SVAR模型初步　9.3 SVAR模型的三种类型　9.4 SVAR模型的估计方法总结　9.5 SVAR与缩减VAR模型的脉冲响应及方差分解比较　练习9　本章参考文献第10章　协整与误差修正模型　10.1 协整与误差修正模型的基本定义　10.2 Engle-Granger协整分析方法　10.3 向量ADF模型与协整分析　10.4 向量误差修正模型（VECM）　10.5 确定性趋势与协整分析　10.6 Johansen协整分析方法　10.7 VECM的估计与统计推断　10.8 Johansen协整分析方法的应用　练习10　本章参考文献第11章　GARCH模型　11.1 背景介绍　11.2 ARCH模型　11.3 GARCH模型　11.4 非对称GARCH模型：TGARCH与EGARCH　11.5 其他GARCH模型　练习11　本章参考文献第12章　非线性金融时间序列模型　12.1 非线性时间序列模型背景介绍　12.2 马尔可夫区制转移模型　12.3 门限模型　12.4 应用　练习12　本章参考文献第13章　资产定价模型与估计　13.1 CAPM理论回顾　13.2 CAPM实证检验方法　13.3 多因素资产定价模型　13.4 CAPM应用　练习13　本章参考文献第14章　事件研究方法　14.1 事件研究概述　14.2 收益率估计　14.3 统计检验　14.4 事件研究方法应用　练习14　本章参考文献附录　矩阵代数与经典线性回归模型　A.1 矩阵代数　A.2 经典线，陛回归的基本假设　A.3 经典线性回归模型的普通最小二乘估计　练习A1
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