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第1章 金融计量学初步 1

1.1 金融计量学的范畴 1

1.2 金融时间序列数据 2

1.3 金融计量分析中的基本概念 5

1.4 金融计量软件介绍 11

练习1 22

本章参考文献 23

第2章 差分方程、滞后运算与动态模型 24

2.1 一阶差分方程 24

2.2 动态乘数与脉冲响应函数 28

2.3 高阶差分方程 31

2.4 滞后算子与滞后运算法 33

练习2 36

本章参考文献 37

第3章 平稳AR模型 38

3.1 基本概念 38

3.2 一阶自回归模型：AR（1） 44

3.3 二阶自回归模型：AR（2） 53

3.4 p阶自回归模型：AR（p） 56

练习3 62

本章参考文献 63

第4章 平稳ARMA模型 64

4.1 移动平均过程（MA process） 64

4.2 自回归移动平均过程（ARMA processes） 71

4.3 部分自相关函数（partial autocorrelations） 75

4.4 样本自相关与部分自相关函数 78

4.5 自相关性检验 82

4.6 ARMA模型的实证分析及应用 86

4.7 实例应用：中国CPI通货膨胀率的AR模型 88

练习4 91

本章参考文献 91

第5章 预测理论与应用 93

5.1 基本概念与预测初步 93

5.2 基于MA模型的预测 99

5.3 基于AR模型的预测 101

5.4 预测准确性的度量指标 103

练习5 104

第6章 非平稳时间序列模型 105

6.1 确定性趋势模型 105

6.2 随机趋势模型 107

6.3 去除趋势的方法 111

练习6 118

本章参考文献 119

第7章 单位根检验法 120

7.1 DF单位根检验法 120

7.2 ADF单位根检验法 124

7.3 其他单位根检验法 129

7.4 各种单位根检验法的应用 138

练习7 142

本章参考文献 142

第8章 向量自回归（VAR）模型 144

8.1 VAR模型介绍 144

8.2 VAR模型的估计与相关检验 155

8.3 格兰杰因果关系 161

8.4 向量自回归（VAR）模型与脉冲响应分析 163

8.5 VAR模型与方差分解 169

练习8 171

本章参考文献 172

第9章 结构向量自回归（SVAR）模型 173

9.1 SVAR模型初步 173

9.2 SVAR模型的基本识别方法 177

9.3 SVAR模型的三种类型 180

9.4 SVAR模型的估计方法总结 189

9.5 SVAR与缩减VAR模型的脉冲响应及方差分解比较 190

练习9 192

本章参考文献 193

第10章 协整与误差修正模型 194

10.1 协整与误差修正模型的基本定义 194

10.2 Engle-Granger协整分析方法 202

10.3 向量ADF模型与协整分析 209

10.4 向量误差修正模型（VECM） 213

10.5 确定性趋势与协整分析 216

10.6 Johansen协整分析方法 219

10.7 VECM的估计与统计推断 222

10.8 Johansen协整分析方法的应用 223

练习10 225

本章参考文献 226

第11章 GARCH模型 228

11.1 背景介绍 228

11.2 ARCH模型 232

11.3 GARCH模型 237

11.4 非对称GARCH模型：TGARCH与EGARCH 250

11.5 其他GARCH模型 256

练习11 259

本章参考文献 260

第12章 非线性金融时间序列模型 262

12.1 非线性时间序列模型背景介绍 262

12.2 马尔可夫区制转移模型 263

12.3 门限模型 274

12.4 应用 277

练习12 281

本章参考文献 281

第13章 资产定价模型与估计 283

13.1 CAPM理论回顾 283

13.2 CAPM实证检验方法 285

13.3 多因素资产定价模型 288

13.4 CAPM应用 290

练习13 298

本章参考文献 298

第14章 事件研究方法 299

14.1 事件研究概述 299

14.2 收益率估计 301

14.3 统计检验 303

14.4 事件研究方法应用 306

练习14 320

本章参考文献 320

附录 矩阵代数与经典线性回归模型 321

A.1 矩阵代数 321

A.2 经典线性回归的基本假设 329

A.3 经典线性回归模型的普通最小二乘估计 329

练习A1 336