金融计量学
2012-1
中国人民大学
张成思
337
无
新版对全书各个章节的细节描述部分和数据进行了更新，修正了第一版中的个别笔误，并且增加了第5章“预测理论与应用”、第13章“资产定价模型与估计”和第14章“事件研究方法”等内容。全新改版后，本书更注重金融计量理论与实际应用的紧密结合，理论内容涵盖全面，理论讲解深入浅出，同时特别强调理论知识的实际应用。为提高本书的可读性，我将涉及到的比较繁难的内容尽量以简单浅显的语言形式和生动活泼的图表形式解读出来，并且结合金融计量软件讲解一些具体数据处理和回归操作过程，形式新颖，期望使读者阅而不烦。
《金融计量学时间序列分析视角》适合金融学、经济学、工商管理、应用数学等专业的高年级本科生或研究生，对于具有计量经济学基础或者正在学习计量经济学基础课程的学生，本书不失为一本很好的学习用书。另外，对于具有一定金融学或经济学基础的从业人员和科研工作者，本书也可以作为一本案头参考书。当然，对于以前没有计量经济学基础的读者，建议先学习一定的基础知识，如参考古扎拉蒂的《计量经济学基础》第5版或者伍德里奇的《计量经济学导论———现代观点》(第四版)，再来学习本书，效果可能会更好。
第1章 金融计量学初步
1.1金融计量学的范畴
1.2金融时间序列数据
1.3金融计量分析中的基本概念
1.4金融计量软件介绍
练习1
本章参考文献
第2章 差分方程、滞后运算与动态模型
2.1一阶差分方程
2.2动态乘数与脉冲响应函数
2.3高阶差分方程
2.4滞后算子与滞后运算法
练习2
本章参考文献
第3章 平稳ar模型
3.1基本概念
3.2一阶自回归模型：ar(1)
3.3二阶自回归模型：ar(2)
3.4户阶自回归模型：ar(p)
练习3
本章参考文献
第4章 平稳arma模型
4.1移动平均过程(ma process)
4.2自回归移动平均过程(arma processes).
4.3部分自相关函数(partial autocorrelations)
4.4样本自相关与部分自相关函数
4.5自相关性检验
4.6arma模型的实证分析及应用
4.7实例应用：中国cpi通货膨胀率的ar模型
练习4
本章参考文献
第5章 预测理论与应用
5.1基本概念与预测初步
5.2基于ma模型的预测
5.3基于ar模型的预测
5.4预测准确性的度量指标
练习5
第6章 非平稳时间序列模型
6.1确定性趋势模型
6.2随机趋势模型
6.3去除趋势的方法
练习6
本章参考文献
第7章 单位根检验法
7.idf单位根检验法
7.2adf单位根检验法
7.3其他单位根检验法
7.4各种单位根检验法的应用
练习?
本章参考文献
第8章 向量自回归(var)模型
8.1var模型介绍
8.2var模型的估计与相关检验
8.3格兰杰因果关系
8.4向量自回归(var)模型与脉冲响应分析
8.5var模型与方差分解
练习8
本章参考文献
第9章 结构向量自回归(svar)模型
9.1svar模型初步
9.3svar模型的三种类型
9.4svar模型的估计方法总结
9.5svar与缩减var模型的脉冲响应及方差分解比较
练习9
本章参考文献
第10章 协整与误差修正模型
10.1协整与误差修正模型的基本定义
10.2 engle-granger协整分析方法
10.3向量adf模型与协整分析
10.4向量误差修正模型(vecm)
10.5确定性趋势与协整分析
10.6johansen协整分析方法
10.7vecm的估计与统计推断
10.8johansen协整分析方法的应用
练习10
本章参考文献
第11章 garch模型
11.1背景介绍
11.2arch模型
11.3garch模型
11.4非对称garch模型：tgarch与eg-krch
11.5其他garch模型
练习11
本章参考文献
第12章 非线性金融时间序列模型
12.1非线性时间序列模型背景介绍
12.2马尔可夫区制转移模型
12.3门限模型
12.4应用
练习12
本章参考文献
第13章 资产定价模型与估计
13.1capm理论回顾
13.2capm实证检验方法
13.3多因素资产定价模型
13.4capm应用
练习13
本章参考文献
第14章 事件研究方法
14.1事件研究概述
14.2收益率估计
14.3统计检验
14.4事件研究方法应用
练习14
本章参考文献
附录 矩阵代数与经典线性回归模型
a.1矩阵代数
a.2经典线，陛回归的基本假设
a.3经典线性回归模型的普通最小二乘估计
练习a1
无
这本书是新版的，内容有更新。原版就很受欢迎，这一版当然也保留了上一般的优良传统。在时间序列这一个领域内，这一本书是一本很好的参考书。
时间序列分析很好的书。是老师推荐的一本书，感觉都很好。
很好的一本书，研究生教材~~
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本书是一本优秀的时间序列分析实例教程.
只简单翻翻，还没时间细看
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