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第1章 导论1

1.1 什么是计量经济学1

1.2 金融计量经济学不同于“经济计量经济学”吗？——金融数据的一些固有特征2

1.3 数据类型3

1.4 金融模型中的收益率5

1.5 构建计量经济模型的步骤7

1.6 在阅读金融文献时需要考虑到的几个问题9

1.7 本书其余部分的概要10

第2章 金融数据建模的计量经济学软件包13

2.1 哪些软件包可供使用13

2.2 选择软件包14

2.3 使用这两个软件包来完成简单的任务15

2.4 WinRATS软件16

2.5 EViews软件28

2.6 参考读物35

附录 计量经济学软件包供应商36

第3章 古典线性回归模型概要38

3.1 什么是回归模型38

3.2 回归与相关39

3.3 简单回归39

3.4 一些专门术语47

3.5 在古典线性回归模型下的假定50

3.6 OLS估计量的性质50

3.7 精确性和标准误差52

3.8 统计推断导论58

3.9 从简单模型到多元线性回归73

3.10 常数项74

3.11 在一般回归方程中如何计算参数（向量β的元素）75

3.12 特殊类型的假设检验：t比率78

3.13 数据开采及检验的实际大小79

3.14 运用简单的t检验来检验金融理论的例子——美国共同基金能赢得市场吗80

3.15 英国单位信托基金管理者能赢得市场吗82

3.16 过度反应假设和英国股票市场84

3.17 检验多重假设：F检验90

3.18 简单线性回归的EViews和RATS命令及结果95

附录 CLRM结果的数学推导108

3A.1 在二元情况下推导OLS系数估计量108

3A.2 在二元情况下推导截距和斜率的OLS标准误差估计量109

3A.3 在多元回归情况下推导OLS系数估计量112

3A.4 在多元回归情况下推导OLS标准误差估计量114

思考题115

第4章 古典线性回归模型的进一步探讨118

4.1 拟合优度统计量118

4.2 幸福定价模型123

4.3 对非嵌套假设的检验126

4.4 违反古典线性回归模型假定128

4.5 假定1：E(u？)=0130

4.6 假定2：var(u？)=σ2<∞130

4.7 假定3：cov(ui,uj)=0且i≠j137

4.8 假定4：x1是非随机的156

4.9 假定5：扰动项是正态分布的157

4.10 多重共线性167

4.11 采用了错误的函数形式171

4.12 重要变量的省略问题174

4.13 包含不相关的变量的情况175

4.14 参数稳定性检验175

4.15 建立计量经济学模型的策略和对模型建立哲学的讨论183

4.16 主权信用评级的决定186

附录 主成分分析简论194

4A.1 对利率的主成分分析195

4A.2 实践中主成分的计算197

思考题198

第5章 一元时间序列的建模与预测201

5.1 引言201

5.2 一些概念和定义202

5.3 移动平均过程206

5.4 自回归过程211

5.5 偏自相关函数219

5.6 ARMA过程220

5.7 建立ARMA模型：博克斯—詹金斯（Box-Jenkins）方法225

5.8 使用EViews建立ARMA模型的实例228

5.9 利用RATS估计ARMA模型237

5.10 一些金融时间序列建模的例子242

5.11 指数平滑法244

5.12 计量经济学中的预测246

5.13 在EViews中运用ARMA模型进行预测259

5.14 运用RATS进行ARMA模型预测261

5.15 运用EViews和ARTS估计指数平滑模型262

思考题264

第6章 多元模型269

6.1 动机269

6.2 联立方程偏误271

6.3 如何对联立方程组模型进行有效估计273

6.4 可以从π中获得原有系数值吗？273

6.5 金融领域中的联立方程组276

6.6 外生性的定义277

6.7 一个特例：一组方程看似联立方程组，事实上并不是279

6.8 联立方程组系统的估计过程280

6.9 联立方程组在金融领域的应用：对在S&P100指数期权市场中买卖价差和交易活动的建模283

6.10 运用EViews和RATS进行联立方程组建模288

6.11 运用RATS进行Hausman检验293

6.12 向量自回归模型295

6.13 VAR模型包含有同期项吗？300

6.14 分块显著性检验和因果检验302

6.15 包含外生变量的VAR模型303

6.16 脉冲响应和方差分解304

6.17 VAR模型应用的一个例子：资产收益率和宏观经济的相互影响307

6.18 在RATS和EViews中进行VAR估计312

思考题325

第7章 建立金融中的长期关系模型327

7.1 平稳性和单位根检验327

7.2 在EViews中进行单位根检验341

7.3 在RATS中进行单位根检验343

7.4 协积344

7.5 均衡纠正或误差纠正模型347

7.6 检验回归中的协积：基于残差的方法348

7.7 协积系统的参数估计方法350

7.8 前导——滞后和即期市场与期货市场之间的长期关系352

7.9 运用基于VAR的Johansen技术来检验和估计协积系统359

7.10 购买力平价364

7.11 国际债券市场之间的协积366

7.12 检验利率期限结构的预期假设372

7.13 利用EViews和RATS进行协积检验并建立协积系统模型374

思考题387

第8章 建立波动和相关的模型390

8.1 动机：进入非线性领域390

8.2 用于波动性的模型393

8.3 历史波动性394

8.4 隐含的波动性模型394

8.5 指数加权移动平均模型395

8.6 自回归波动性模型396

8.7 自回归条件异方差模型397

8.8 广义的ARCH模型404

8.9 ARCH/GARCH模型的估计407

8.10 基础GARCH模型的扩展418

8.11 非对称GARCH模型419

8.12 GJR模型419

8.13 EGARCH模型420

8.14 在EViews中估计GJR和EGARCH421

8.15 在RATS中估计GJR和EGARCH422

8.16 检验波动的非对称性424

8.17 均值GARCH模型430

8.18 运用包含波动预测的GARCH类模型432

8.19 检验非线性约束或检验有关非线性模型假设438

8.20 波动预测：来自学术文献的一些例子和结果441

8.21 随机波动模型回顾449

8.22 预测协方差和相关性449

8.23 金融中的协方差模型和预测：运用模型的实例450

8.24 历史的协方差和相关性452

8.25 隐含的协方差模型452

8.26 用于协方差的指数加权移动平均模型453

8.27 多元GARCH模型453

8.28 随时间可变协方差的CAPM的多元GARCH模型457

8.29 估计关于FTSE股票指数收益的随时间变化的套期保值比率458

8.30 使用RATS和EViews估计多元GARCH模型462

附录 运用极大似然法进行参数估计474

复习思考题478

第9章 转换模型481

9.1 建立转换模型的动因481

9.2 金融市场中的季节效应：简介与研究综述483

9.3 金融数据季节效应的建模484

9.4 简单逐段线性函数（piecewise linear function）估计491

9.5 马尔可夫转换模型493

9.6 马尔可夫转换模型的应用：金边债券与股票的收益比495

9.7 使用RATS估计马尔可夫转换模型502

9.8 门限自回归模型503

9.9 门限自回归模型的估计505

9.10 马尔可夫转换模型和门限自回归模型的设定检验：一个忠告506

9.11 SETAR在法国法郎与德国马克汇率模型上的应用507

9.12 门限模型与FTSE 100股指、股指期货市场510

9.13 关于机制转换模型及预测精度的注解514

9.14 利用RATS估计门限自回归模型514

思考题517

第10章 模拟方法520

10.1 动机520

10.2 蒙特卡罗模拟521

10.3 减少方差的方法522

10.4 靴襻抽样法（bootstrapping）526

10.5 随机数生成技术530

10.6 利用模拟方法解决计量经济或金融问题的缺点531

10.7 蒙特卡罗模拟在计量经济学的应用：推导Dickey-Fuller检验的多个临界值532

10.8 模拟金融期权价格的例子541

10.9 利用靴襻抽样计算最低风险资本的例子552

思考题569

第11章 金融学实证分析、课题研究或论文撰写571

11.1 实证研究的概念和目的571

11.2 选题571

11.3 互联网上的研究论文和文献575

11.4 研究数据的取得577

11.5 计算机软件的选择578

11.6 论文结构578

11.7 论文的表达方式问题581

第12章 金融时间序列建模的近期及未来发展趋势582

12.1 本书总结582

12.2 本书未涉及的内容582

12.3 金融计量经济学：未来前景587

12.4 结束语590

附录1 一些基本的数学和统计学概念回顾591

A.1 引言591

A.2 概率分布的特征591

A.3 对数的性质593

A.4 微分593

A.5 矩阵595

A.6 矩阵的特征值599

附录2 统计分布表602

参考文献614

致谢627