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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

本章参考文献11

第2章 金融计量软件介绍12

2.1 综合介绍12

2.2 EViews使用简介14

2.3 GAUSS使用简介23

2.4 Stata使用简介27

练习237

第3章 差分方程、滞后运算与动态模型44

3.1 一阶差分方程44

3.2 动态乘数与脉冲响应函数48

3.3 高阶差分方程51

3.4 滞后算子与滞后运算法53

练习356

本章参考文献57

第4章 平稳AR模型58

4.1 基本概念58

4.2 一阶自回归模型：AR（1）64

4.3 二阶自回归模型：AR（2）73

4.4 p阶自回归模型：AR（p）76

练习482

本章参考文献83

第5章 平稳ARMA模型84

5.1 移动平均过程（MA process）84

5.2 自回归移动平均过程（ARMA process）91

5.3 部分自相关函数（partial autocorrelation）95

5.4 样本自相关与部分自相关函数98

5.5 自相关性检验102

5.6 ARMA模型的实证分析及应用106

5.7 实例应用：中国CPI通货膨胀率的AR模型108

练习5111

本章参考文献111

第6章 预测理论与应用113

6.1 基本概念与预测初步113

6.2 基于MA模型的预测119

6.3 基于AR模型的预测121

6.4 预测准确性的度量指标123

练习6124

第7章 非平稳时间序列模型125

7.1 确定性趋势模型125

7.2 随机趋势模型127

7.3 去除趋势的方法131

练习7138

本章参考文献139

第8章 单位根检验法140

8.1 DF单位根检验法140

8.2 ADF单位根检验法144

8.3 其他单位根检验法149

8.4 各种单位根检验法的应用158

练习8162

本章参考文献162

第9章 向量自回归（VAR）模型164

9.1 VAR模型介绍164

9.2 VAR模型的估计与相关检验175

9.3 格兰杰因果关系181

9.4 向量自回归（VAR）模型与脉冲响应分析183

9.5 VAR模型与方差分解189

练习9191

本章参考文献192

第10章 结构向量自回归（SVAR）模型193

10.1 SVAR模型初步193

10.2 SVAR模型的基本识别方法197

10.3 SVAR模型的三种类型200

10.4 SVAR模型的估计方法总结209

10.5 SVAR与缩减VAR模型的脉冲响应及方差分解比较210

练习10212

本章参考文献213

第11章 协整与误差修正模型214

11.1 协整与误差修正模型的基本定义214

11.2 Engle-Granger协整分析方法222

11.3 向量ADF模型与协整分析229

11.4 向量误差修正模型（VECM）233

11.5 确定性趋势与协整分析236

11.6 Johansen协整分析方法239

11.7 VECM的估计与统计推断242

11.8 Johansen协整分析方法的应用243

练习11245

本章参考文献246

第12章 GARCH模型248

12.1 背景介绍248

12.2 ARCH模型252

12.3 GARCH模型257

12.4 非对称GARCH模型：TGARCH与EGARCH270

12.5 其他GARCH模型276

练习12279

本章参考文献280

第13章 非线性时间序列模型282

13.1 非线性时间序列模型背景介绍282

13.2 马尔可夫区制转移模型283

13.3 门限模型294

13.4 应用297

练习13301

本章参考文献301

第14章 资产定价模型与估计303

14.1 CAPM理论回顾303

14.2 CAPM实证检验方法305

14.3 多因素资产定价模型308

14.4 CAPM应用310

练习14318

本章参考文献318

附录 矩阵代数与经典线性回归模型319

A.1 矩阵代数319

A.2 经典线性回归的基本假设327

A.3 普通最小二乘估计（OLS）327

练习A1334