本书内容主要有两个方面：其一，价格、收益率和波动率的统计方法与计量模型，包括概率模型、线性模型、波动模型和非线性模型；其二，价格形成的微观机制、风险测度的概率方法以及组合管理的神经网络和机器学习方法。本书力求通过翔实的计量模型、丰富的实例分析和实证练习，帮助读者掌握、理解、应用金融计量学的方法、技术、模型和实证。本书适用于金融学、经济学、数据科学等专业的学生学习：前五章内容为本科生学习的重点，后四章内容作为硕士研究生学习和研究的重点及扩展。本书也可供金融数量分析专业人士作初级参考。

张明恒
上海财经大学教授、博士生导师。本科毕业于郑州大学数学系；硕士毕业于哈尔滨工业大学电气工程系；博士毕业于北京大学数学科学学院，获应用数学博士学位。主要讲授金融计量学、计量经济学、数理经济学、概率论与数理统计、精算数学（寿险）、金融风险控制与分析、高级计量经济学、随机微分方程应用、高等数理统计等课程。先后参与国家自然科学基金和社会科学基金项目6项。在《数量经济与技术经济》、《上海经济》、Insurance:Mathematics andEconomics、 Pattern Recognition Letters、Applied Mathematics and Computation 等期刊发表论文十多篇。

第一章 绪论
第一节 相关学科
1.1.1 金融学
1.1.2 金融经济
1.1.3 经济计量
1.1.4 金融计量学
第二节 金融市场
第三节 实证研究
第四节 全书结构
第五节 实证练习
第二章 价格或收益率的概率模型
第一节 价格
2.1.1 交易
2.1.2 价格
2.1.3 成交量
第二节 收益率
2.2.1 单期收益率
2.2.2 多期收益率
2.2.3 组合收益率
2.2.4 超额收益率
第三节 概率模型
2.3.1 概率分布函数
2.3.2 数字特征
2.3.3 经验分布
2.3.4 独立同分布假设
2.3.5 正态分布假设
第四节 相关与独立
2.4.1 线性相关
2.4.2 秩相关
2.4.3 独立分布
2.4.4 尾部关联
第五节 投资组合评价
2.5.1 阿尔法系数
2.5.2 贝塔系数
2.5.3 夏普比率
第六节 实证练习
第三章 价格或收益率的线性模型
第一节 资产定价
3.1.1 线性法则
3.1.2 市场有效假设：EMH
3.1.3 无套利定价原理：ATP
3.1.4 多因素定价模型：MFP
第二节 时间序列
3.2.1 时间序列
3.2.2 白噪声：WN
3.2.3 序列运算及其变换
3.2.4 平稳序列
3.2.5 沃尔德解析范式
第三节 相关分析
3.3.1 相关函数：CF
3.3.2 偏相关函数：PCF
……
第四章 收益率方差的波动模型
第五章 价格、收益率或波动的非线性模型
第六章 价格形成的微观机制
第七章 风险测度的概率方法
第八章 组合管理的神经网络方法
附录A 统计计算系统：R
附录B 实证财经数据：FiEsen
附录C 经济指标、市场指数和财经事记
插图
表格
符号缩写
参考文献
名词索引
致谢