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第1章 金融计量学介绍 1

导读 1

1.1.1金融时间序列的定义与实例 2

2.1.2金融时间序列分析中的基本概念 4

1.3金融计量软件介绍 9

练习1 18

本章参考文献 18

第2章 差分方程、滞后运算与动态模型 20

导读 20

2.1一阶差分方程 21

2.2动态乘数与脉冲响应函数 24

2.3高阶差分方程 26

2.4滞后算子与滞后运算法 28

练习2 31

本章参考文献 32

第3章 平稳金融时间序列：AR模型 33

导读 33

3.1基本概念 34

3.2一阶自回归模型（AR （1） process） 39

3.3二阶自回归模型（AR （2） process） 46

3.4 p阶自回归模型（AR（p）process） 49

练习3 53

本章参考文献 54

第4章 平稳金融时间序列：ARMA模型 55

导读 55

4.1移动平均过程（MA Process） 56

4.2自回归移动平均过程（ARMA Process） 61

4.3部分自相关函数（Partial Autocorrelation Function） 64

4.4样本自相关与部分自相关函数 67

4.5自相关性检验 70

4.6 ARMA模型的实证分析及应用 73

4.7实例应用：中国CPI通胀率的AR模型 76

练习4 78

本章参考文献 79

第5章 非平稳金融时间序列模型 80

导读 80

5.1确定性趋势模型 81

5.2随机性趋势模型 82

5.3去除趋势的方法 86

练习5 92

本章参考文献 92

第6章 单位根检验法 94

导读 94

6.1 DF单位根检验法 95

6.2 ADF单位根检验法 98

6.3其他单位根检验法 102

6.4各种单位根检验法的应用 110

练习6 112

本章参考文献 113

第7章 向量自回归（VAR）模型 115

导读 115

7.1向量自回归（VAR）模型介绍 116

7.2 VAR模型的估计与相关检验 125

7.3格兰杰因果关系 129

7.4向量自回归（VAR）模型与脉冲响应分析 131

7.5 VAR模型与方差分解 136

练习7 139

本章参考文献 139

第8章 结构向量自回归（SVAR）模型 140

导读 140

8.1结构向量自回归（SVAR）模型的基本介绍 141

8.2 S VAR模型的基本识别方法 143

8.3 SVAR模型的三种类型 146

8.4 SVAR模型的估计方法总结 153

8.5 SVAR与缩减VAR模型的脉冲响应及方差分解比较 154

练习8 156

本章参考文 157

第9章 协整与误差修正模型 158

导读 158

9.1协整与误差修正模型的基本定义 159

9.2 Engle-Granger协整分析方法 165

9.3向量ADF模型与协整分析 171

9.4向量误差修正模型（VECM） 174

9.5确定性趋势与协整分析 177

9.6 Johansen协整分析方 179

9.7 VECM的估计与统计推断 182

9.8 Johansen协整分析方法的应用 183

练习9 185

本章参考文献 186

第10章 金融计量中的条件异方差模型 187

导读 187

10.1背景介绍 188

10.2 ARCH模型 191

10.3 GARCH模型 195

10.4非对称GARCH模型 206

10.5其他GARCH模型 212

练习10 215

本章参考文献 215

第11章 非线性金融时间序列模型 217

导读 217

11.1非线性时间序列模型背景介绍 218

11.2马尔可夫区制转移模型 218

11.3 门限模型 228

练习11 230

本章参考文献 231

附录A1 矩阵代数与经典线性回归模型 232

导读 232

A1.1矩阵代数 233

A1.2经典线性回归模型的基本假设 238

A1.3经典线性回归模型的普通最小二乘估计 239

练习12 244

附录A2统计表 246