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内容推荐 本书从经典的经济计量学基础开始,通过向读者介绍线性回归的参数估计、统计检验,在建立模型过程中对多重共线性、序列相关、异方差性等问题的检验与解决,联立方程组的建立与识别以及AR、MA、ARIMA等各种时间序列模型等内容,为读者奠定经济计量学的基础。在此基础上,本书介绍了CAPM、多因子模型、研究股票与债券收益率的联立方程组模型、研究汇率的ARIMA模型、VAR模型与脉冲响应模型、ARCH模型与GARCH模型以及面板数据模型,还包括主成分分析与因子分析法、协整理论、单位根检验、结构突变的IT检验、EMH的Runs检验和MDL检验等内容,为读者进一步学习金融计量学提供了必要的理论与实证准备。 本书是金融工程专业核心课程的系列教材之一,是现代金融人才必备的专业知识,适合金融工程专业、金融专业以及与金融相关的其他专业学生学习使用。 目录 第一章 绪论 第一节 经济计量学的创始人 第二节 经济计量学的系统论述者与先驱 第三节 1970年以前的经典经济计量学 第四节 1970年以后的经济计量学 第五节 金融计量学——经济计量学在金融学研究中的应用 阅读材料一:一元线性回归模型的参数估计与参数性质 Tips1:关于矩阵与向量的求导法则 习题 第二章 金融计量软件基础操作 第一节 EViews和Stata软件简介 第二节 数据导入与处理 第三节 基本的绘图工具 第四节 使用帮助文件与扩展工具包 第五节 Excel的回归模型计算 阅读材料二:多元线性回归模型的参数估计与参数性质 Tips2:关于一些概率分布之间的关系 习题 第三章 资本资产定价模型及实证分析 第一节 投资组合理论 第二节 资本资产定价模型 第三节 CAPM理论前沿发展 第四节 基于中国沪市的CAPM实证检验 阅读材料三:一元线性回归模型的统计检验与预测 Tips3:模型总体的差异性检验 习题 第四章 多因子资产定价模型的理论与检验 第一节 由单因子模型向多因子模型的扩展 第二节 多因子资产定价模型 第三节 排序分析 第四节 Fama-MacBeth回归 阅读材料四:多元线性回归模型的假设检验与预测 Tips4:相关性与偏相关性、复相关性 习题 第五章 主成分分析与因子分析 第一节 引言 第二节 主成分分析的基本思想与模型 第三节 因子分析的基本思想与模型 第四节 案例分析 阅读材料五:多元线性回归模型的多重共线性问题 Tips5:多重共线性的修正方法 习题 第六章 虚拟变量回归模型 第一节 虚拟变量的基本概念 第二节 线性概率模型 第三节 非线性概率模型 第四节 案例分析 阅读材料六:多元线性回归模型的异方差性问题 Tips6:异方差性的修正方法 习题 第七章 联立方程模型 第一节 联立方程模型的基本概念 第二节 联立方程模型的识别 第三节 联立方程模型的估计 第四节 案例分析:基于联立方程的消费资产定价模型 阅读材料七:多元线性回归模型的序列相关问题 Tips7:股票、债券收益率之间关系的联立方程组模型 习题 第八章 时间序列模型的理论及应用 第一节 引言 第二节 时间序列模型概述 第三节 时间序列模型的分类 第四节 自相关函数与偏自相关函数 第五节 ARIMA模型的建立与预测 阅读材料八:时间序列的季节调整与预测 Tips8:如何建立人民币兑美元汇率的ARIMA模型 习题 第九章 单位根检验与结构突变 第一节 引言 第二节 单位根检验 第三节 结构突变的趋势平稳和差分平稳 第四节 考虑结构突变的单位根过程 阅读材料九:协整理论 Tips9:结构突变序列的IT检验 习题 第十章 向量自回归模型与脉冲响应函数 第一节 引言 第二节 向量自回归模型概述 第三节 向量自回归模型的建立 第四节 脉冲响应函数和方差分解 第五节 向量自回归模型的拓展 阅读材料十:上证综指和深证成指的VAR模型案例分析 Tips10:格兰杰因果关系检验 习题 第十一章 条件异方差模型的分析及应用 第一节 ARCH模型简介 第二节 ARcH模型检验 第三节 GARCH模型 第四节 GARCH模型的扩展 第五节 GARcH模型的案例分析 阅读材料十一:EMH与游程检验 Tips11:ARCH/GARCH模型的估计与检验 习题 第十二章 面板数据模型及金融计量分析 第一节 引言 第二节 面板模型的分类 第三节 面板数据检验及修正 第四节 案例分析 阅读材料十二:EMH的MDL检验 Tips12:面板数据的分析案例——基金公司市场把握能力的检验 习题 主要参考文献 |