首页 > 图书中心 > 教学用书 > 本科研究生 > 金融

金融计量学(配课件)-邹平

丛书名:信用管理系列教材
著(译)者:邹平
资源下载:无资源下载
责任编辑:何苏湘
字       数:425千字
开       本:16 开
印       张:22
出版版次:1-1
出版年份:2010-10-01
书       号:978-7-5642-0852-3/F.0852
纸书定价:33.00元   教师会员可用500积分申请样书

金融计量学,是计量经济学的一个重要分支,主要是研究如何将计量经济学的基本原理和方法运用于金融领域,针对金融数据的特殊性,构造相应模型,以便实证检验金融理论和假设或者提供经济金融预测。 金融学的研究早已走上定量分析的道路已经是一个不争的事实,金融计量学也成为金融学的一个重要的学习内容。本书是作者通过多年在高校讲授

  • 金融计量学,是计量经济学的一个重要分支,主要是研究如何将计量经济学的基本原理和方法运用于金融领域,针对金融数据的特殊性,构造相应模型,以便实证检验金融理论和假设或者提供经济金融预测。
    金融学的研究早已走上定量分析的道路已经是一个不争的事实,金融计量学也成为金融学的一个重要的学习内容。本书是作者通过多年在高校讲授金融计量学,结合教学体会和心得而成。国内类似的书籍已经不少,本书的特色在于强调对实证能力的训练。在保证理论介绍和阐述的完整性的前提下,通过对Eviews和Microfit两个著名计量软件操作的扼要讲解,借助于每章的案例和数据,注重向读者介绍实证分析的具体做法包括实证性文章的写作,希望对经济类、金融类读者定量分析能力的提高有所帮助。
  • 第一章  金融计量学介绍(1)
      第一节  金融计量学的含义及建模步骤(1)
        一、 金融计量学的含义(1)
        二、 金融计量建模的主要步骤(2)
        三、 金融数据的主要类型、特点和来源(3)
      第二节  金融计量学软件简介(7)
        一、 金融计量学主要软件简介(7)
        二、 本课程所用软件——Microfit 4.0和Eviews 3.1(13)
          本章小结(23)
          本章关键术语(24)
          本章思考题(24)
          本章练习题(24)

    第二章  最小二乘法和线性回归模型(25)
      第一节  最小二乘法的基本属性(25)
        一、 有关回归的基本介绍(25)
        二、 参数的最小二乘估计(28)
        三、 最小二乘估计量的性质和分布(30)
      第二节  一元线性回归模型的统计检验(36)
        一、 拟合优度检验(36)
        二、 假设检验(38)
      第三节  多变量线性回归模型的统计检验(43)
        一、 多变量模型的简单介绍(43)
        二、 拟合优度检验(44)
        三、 假设检验(45)
      第四节  预测(48)
        一、 预测的概念和类型(48)
        二、 预测的评价标准(50)
      第五节  模型选择(52)
        一、“好”模型具有的特性(52)
        二、用于预测的模型的选择(53)
      附录(53)
          本章小结(59)
          本章关键术语(59)
          本章思考题(59)
          本章练习题(60)

    第三章  异方差和自相关(61)
      第一节  异方差的介绍(62)
        一、 异方差的定义及产生原因(62)
        二、 异方差的后果(63)
      第二节  异方差的检验(64)
        一、 图示法(64)
        二、 解析法(65)
      第三节  异方差的修正(70)
        一、 当σ2εi为已知(71)
        二、 当σ2εi为未知(71)
        三、 模型对数变换法(73)
      第四节  金融实例分析(73)
      第五节  自相关的概念和产生原因(77)
        一、 滞后值与自相关的概念(79)
        二、 自相关产生的原因(81)
      第六节  自相关的度量与后果(81)
        一、 自相关的度量(81)
        二、 出现自相关的后果(82)
      第七节  自相关的检验与修正(83)
        一、 自相关的检验方法(83)
        二、 自相关的修正方法(89)
          本章小结(93)
          本章关键术语(93)
          本章思考题(93)


    第四章  多重共线性和虚拟变量的应用(94)
      第一节  多重共线性的概念和后果(95)
        一、 多重共线性的概念和产生(95)
        二、 多重共线性的后果(96)
      第二节  多重共线性的检验(97)
        一、 检验多重共线性问题是否严重(98)
        二、 判断多重共线性的存在范围(98)
        三、 检验多重共线性的表现形式(99)
      第三节  多重共线性的修正(99)
        一、 删除不必要的变量(99)
        二、 改变解释变量的形式(100)
        三、 补充新数据(101)
        四、 利用先验信息法(101)
      第四节金融数据的多重共线性处理——对影响股票价格指数宏观经济因素的实证分析(102)
      第五节  虚拟变量模型(105)
        一、 虚拟变量的性质和设置原则(105)
        二、 虚拟变量模型的运用(107)
      第六节  回归模型的结构稳定性检验——邹氏检验(110)
        一、 邹氏检验的过程(110)
        二、 在Eviews软件中如何进行邹氏检验(111)
      第七节  回归模型的结构稳定性检验——虚拟变量法(114)
      第八节  实例——虚拟变量在金融数据处理中的作用(115)
      一、简单理论回顾[JY。](115)
      二、实证检验[JY。](115)
          本章小结(117)
          本章关键术语(118)
          本章思考题(118)
          本章练习题(118)

    第五章  时间序列数据的平稳性检验(120)
      第一节  随机过程和平稳性原理(120)
        一、 随机过程(120)
        二、 平稳性原理(121)
        三、 伪回归现象(121)
      第二节  平稳性检验的具体方法(122)
        一、 单位根检验(122)
        二、 非平稳性数据的处理(124)
      第三节  协整的概念和检验(125)
        一、 协整的概念和原理(125)
        二、 协整检验的具体方法(126)
      第四节  误差修正模型(133)
      第五节  因果检验(135)
        一、 格兰杰因果检验(135)
        二、 希姆斯检验(136)
      第六节  实例——金融数据的平稳性检验(137)
        一、 对数据进行平稳性检验(137)
        二、 协整检验(139)
        三、 因果检验(140)
        四、 误差纠正机制ECM(140)
          本章小结(142)
          本章关键术语(142)
          本章思考题(142)
          本章练习题(143)

    第六章  动态模型(144)
      第一节  ARDL模型的概念和构造(144)
        一、 ARDL模型的概念(144)
        二、 ARDL建模的基本方法(146)
        三、 实例——ARDL模型在金融数据中的应用(146)
      第二节  ARIMA模型的概念和构造(153)
        一、 ARIMA模型的概念(153)
        二、 BJ方法论(158)
        三、 ARIMA模型的识别、估计、诊断和预测(158)
        四、 关于BJ方法论和ARIMA模型的补充说明(166)
        五、 实例——ARIMA模型在金融数据中的应用(166)
      第三节  VAR模型的概念和构造(171)
        一、 VAR模型的概念(171)
        二、 VAR模型的识别、估计、检验和预测(174)
        三、 VAR模型的补充说明——VAR模型的发展(178)
        四、 实例——VAR模型在金融数据中的应用(179)
      第四节  (G)ARCH模型的概念和构造(183)
        一、(G)ARCH模型的概念(183)
        二、(G)ARCH模型的识别、估计、类型和预测(185)
        三、实例——(G)ARCH模型在金融数据中的应用(188)
      附录(198)
          本章小结(199)
          本章关键术语(200)
          本章思考题(200)
          本章练习题(200)

    第七章  联立方程模型的概念和构造(201)
        第一节  联立方程模型的基本概念(202)
        一、 内生变量、外生变量和前定变量(202)
        二、 完备方程组(203)
        三、 随机方程式和非随机方程式(203)
        四、 结构式模型和简化式模型(203)
        五、 联立性偏误(204)
      第二节  联立方程模型的识别(206)
        一、 识别问题(206)
        二、 识别规则(209)
        三、 联立性检验(212)
      第三节  联立方程模型的估计(214)
        一、 单一方程法(214)
        二、 系统方程法(219)
      第四节  实例——联立方程模型在金融数据中的应用(220)
        一、 理论回顾(220)
        二、 实证分析(222)
        三、 分析(224)
          本章小结(225)
          本章关键术语(225)
          本章思考题(226)
          本章练习题(226)

    第八章  实证性文章的写作(227)
        一、 一篇典型的实证性文章的框架(227)
        二、 需要特别注意的地方(228)
        三、 简单介绍典型的研究课题(229)
      附录(233)

版权所有(C)2023 开云网页版版权所有   沪ICP备12043664号-2   沪公网安备31009102000068号

联系我们 | 网站地图 | 法律声明 | 友情链接 | 盗版举报 | 人才招聘