什么是金融计量经济学？它来源于经济学家对金融市场价格波动规律的分析，而市场有效性假说及金融创新对金融计量建模技术和方法论的研究产生了持久而深远的影响。本书集中于金融时序计量建模技术的研究，其研究视角是从高频金融时间序列特有的统计特征人手，系统展开金融时序建模方法论的研究，即如何诊断高频金融时序的肥尾特征、长记忆性、平稳性和波动集束现象，如何通过局部的建模分析扩展到对时序的整体特征的建模分析，从而有效地逼近金融时序的生成过程。

经济建模技术及方法是国内外经济学家、计量经济学家研究的中心问题。而随着金融市场和相关技术的不断完善，金融市场相关数据的可得性及大样本化，对金融理论、金融假说、金融市场的演变过程及金融计量技术与方法论的研究已成为当今计量经济学研究的热点。

1导言

§1．1问题的提出与研究思路

§1．2结构安排和主要内容

2高频金融时序统计特征与投资主体行为分析

§2．1前言

§2．2高频时间序列统计特征

§2．3投资主体行为分析

§2．3．1密度函数的肥尾性、分布的非正态性和序列的非独立性

§2．3．2波动集束现象

§2．3．3条件方差时变性

§2．3．4长记忆性

§2．3．5尖峰现象

§2．4浅议传统与现代建模方法

§2．4．1传统建模的设定及其局限性

§2．4．2现代建模方法

3肥尾度量与风险刻画

§3．1引言

§3．2肥尾描述

§3．2．1肥尾定义

§3．2．2 QQ散点图的基本思想

§3．2．3 t、skewed－t和GED分布的尾部特征

§3．3极值理论基础

§3．3．1极值类型定理

§3．3．2尾指数估计量

§3．4尾指数估计与检验

§3．4．1块最大值法

§3．4．2广义Pareto分布法

§3．4．3 POT法

§3．5三收益率尾指数估计

§3．5．1三收益率尾指数的初步估计

§3．5．2三收益率尾指数的估计与检验

§3．6风险值的估计与预测

§3．6．1风险值的估计

§3．6．2风险值的一步预测

§3．6．3 shr96时序风险值的估计与预测图

4长记忆参数估计

§4．1前言

§4．2长记忆参数d的估计

§4．3 shr96和szr96时序的长记忆参数估计

§4．4 ARFIMA模型长记忆参数的模拟比较

§4．5对长记忆参数估计的进一步思考

5时间序列平稳性检验

§5．1前言

§5．2时间序列平稳性检验的意义

§5．2．1伪回归现象

§5．2．2伪回归的统计特征

……

6具有GARCH-error的单位根检验

7GARCH模型分析与应用

附录1 LM、LR和Wald检验

附录2 信息准则

附录3 分整时序随机数生成程序

附录4 动态ADF单位根检验程度

附录5 动态KPSS I(0)平稳性检验程序

附录6 具有GARCH-skew-t error单位根检验程序

 §F．1临界值的随机模拟程序

 §F. 2有效性及实际显著水平的随机模拟程序

参考文献

致谢