图书介绍

金融计量学pdf电子书版本下载

金融计量学
  • 周爱民编著 著
  • 出版社: 北京:中国统计出版社
  • ISBN:7503745541
  • 出版时间:2004
  • 标注页数:478页
  • 文件大小:18MB
  • 文件页数:492页
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图书目录

目录 1

第一章 金融计量学与经济计量学 1

第一节 经济计量学的创始人 1

第二节 经济计量学的系统论述者和先驱 4

第三节 1970年以前的经济计量学 8

第四节 1970年以后的经济计量学 11

第五节 经济计量学与金融学的交叉 14

阅读材料一:概率分布之间的关系 26

第二章 一元线性回归模型 32

第一节 引言 32

第二节 一元线性回归模型的参数估计 34

第三节 回归参数估计值的特性 38

第四节 回归模型的假设检验 43

第五节 模型预测与置信区间 48

阅读材料二:模型总体的差异性检验 56

第三章 股市有效性——理论与实证 65

第一节 有效市场假定EMH 65

第二节 随机的就是不可预测的吗? 71

第三节 股市指数的动态自回归 80

第四节 对自回归模型残差的分布检验 90

阅读材料三:随机游程统计量检验EMH 100

第四章 多元线性回归模型 112

第一节 多元线性回归模型的参数估计 112

第二节 多元线性回归参数估计值的特性 116

第三节 多元线性回归模型的假设检验 119

第四节 多元线性回归模型的预测 124

阅读材料四:证券投资的系统风险度量 131

第五章 多元线性回归模型的应用 147

第一节 股市有效性的进一步讨论 147

第二节 动态过拟合F统计量检验股市有效性 151

第三节 理性股市的“大道定理” 159

第四节 理性股市的动态模拟及性质 162

阅读材料五:2003年不同板块的股票定价模型 166

第六章 相关性与滞后分布模型的讨论 178

第一节 简单相关系数 178

第二节 偏相关系数与复相关系数 181

第三节 相关比和相关指数 184

第四节 吉尼系数与等级相关比 189

第五节 滞后分布模型与过度拟合 195

第六节 滞后分布模型的估计与变换 197

阅读材料六:吉尼系数度量市盈率的差异 203

第七章 多重共线性的讨论 211

第一节 一般性讨论 211

第二节 多重共线性可能产生的后果 213

第三节 多重共线性的检验方法 217

第四节 多重共线性的修正方法 221

阅读材料七:逐步回归法的实例 228

第一节 随机误差项的异方差性 241

第八章 异方差性的讨论 241

第二节 异方差性可能产生的后果 243

第三节 异方差性的检验方法 247

第四节 异方差性的修正方法 254

阅读材料八:最小描述长度原理检验EMH 257

第九章 序列相关性的讨论 276

第一节 序列相关的性质 276

第二节 序列相关性可能产生的后果 282

第三节 序列相关性的检验方法 286

第四节 异方差性的修正方法 293

阅读材料九:上证指数一阶自回归的序列相关检验 307

第一节 联立方程组的变量与模型形式 313

第十章 联立方程组的识别 313

第二节 联立方程组的识别与识别约束 318

第三节 结构式模型的识别条件 322

第四节 简约式模型的识别条件 328

阅读材料十:联立方程组的实际估计 333

第十一章 联立方程组的估计 346

第一节 关于联立方程组估计的讨论 346

第二节 工具变量法与间接最小二乘法 350

第三节 两阶段最小二乘法 356

第四节 三阶段最小二乘法 364

第五节 最大似然估计法 370

第六节 k-类估计法 380

阅读材料十一:关于矩阵与向量的求导法则 386

第十二章 微观结构的价格泡沫度量 390

第一节 价格泡沫的理论含义 390

第二节 股市价格泡沫的短期性与应对策略 395

第三节 经典的价格泡沫检验方法 400

第四节 股市价格泡沫检验方法进一步讨论 408

阅读材料十二:风险价值量评估指标的新发展 414

第十三章 协整理论与条件异方差模型 430

第一节 协整理论的诞生与发展 430

第二节 单整性及其检验 432

第三节 协整理论 437

第四节 向量的协整与误差修正模型 441

阅读材料十三:条件异方差模型 448

附表1:标准正态分布临界值 463

附表2:t分布临界值 464

附表3:X2分布临界值 465

附表4(1):5%置信度下的F分布临界值 466

附表4(2):1%置信度下的F分布临界值 470

附表5(1):5%置信度下的DW临界值 474

附表5(2):1%置信度下的DW临界值 475

附表6:冯诺曼比临界值 476

附表7(1):DF统计量的临界值 477

附表7(2):ADF(T(β-1))统计量的临界值 478

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