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1导论1

1.1什么是计量经济学？1

1.2“金融计量经济学”和“经济计量经济学”的区别2

1.3数据类型3

1.4金融模型中的收益率6

1.5构建计量经济学模型的步骤9

1.6在阅读实证金融文献时需要考虑的几个要点11

1.7关于贝叶斯统计11

1.8 EViews简介12

1.9延伸阅读19

1.10本书其余部分概要20

自测题23

2数学和统计基础24

2.1函数24

2.2微分学31

2.3矩阵34

2.4概率和概率分布47

2.5描述性统计51

自测题58

3经典线性回归模型概要63

3.1什么是回归模型63

3.2回归与相关64

3.3简单回归64

3.4一些专门术语70

3.5 EViews中的简单线性回归——估计最优套期保值比率71

3.6经典线性回归模型下的假定75

3.7 OLS估计量的性质75

3.8精确性和标准误差77

3.9统计推断简介81

3.10特殊类型的假设检验：t比率91

3.11对金融理论进行简单的t检验——美国共同基金能跑赢市场吗？93

3.12英国的单位信托经理们能打败市场吗？94

3.13过度反应假设和英国股票市场96

3.14确切的显著性水平99

3.15 EViews中的假设检验——例1：重估套期保值比率99

3.16 EViews中的假设检验——例2 ： CAPM101

附录：CLRM结果的数学推导105

自测题108

4对经典线性回归模型的进一步探讨110

4.1从简单模型推广到多元线性回归模型110

4.2常数项111

4.3在多元回归中如何计算参数（β向量中的元素）？112

4.4检验多重假设：F检验114

4.5对样本进行多重假设检验的EViews输出结果118

4.6运用APT类模型在EViews中进行多元回归119

4.7数据挖掘和真实的检验规模123

4.8拟合优度统计量124

4.9特征价格模型127

4.10对于非嵌套假设的检验130

4.11分位数回归132

附录4.1 CLRM结果的数学推导137

附录4.2对因子模型和主成分分析法的简单介绍139

自测题143

5经典线性回归模型的假设和诊断检验146

5.1引言146

5.2诊断检验的统计分布147

5.3假定1：E（ut）＝0147

5.4假定2：var（ut）＝σ 2﹤∞148

5.5假定3：对于i ≠ j，cov（ui，uj）＝0154

5.6假定4：xt为非随机168

5.7假定5：扰动项服从正态分布168

5.8多重共线性174

5.9函数形式错误177

5.10忽略重要变量所带来的问题180

5.11包含无关变量的情况181

5.12参数稳定性检验181

5.13测量误差189

5.14构建计量经济学模型的策略以及对建模理念的探讨191

5.15确定主权信用评级193

自测题199

6单变量时间序列建模与预测202

6.1引言202

6.2一些术语和概念203

6.3移动平均过程206

6.4自回归过程210

6.5偏自相关函数215

6.6 ARMA过程216

6.7建立 ARMA模型：Box-Jenkins方法221

6.8在EViews中建立ARMA模型223

6.9金融时间序列建模示例227

6.10指数平滑229

6.11计量经济学中的预测230

6.12在EViews中运用ARMA模型进行预测239

6.13用EViews估计指数平滑模型241

自测题242

7多元模型246

7.1动机246

7.2联立方程偏差248

7.3如何有效估计联立方程模型？249

7.4可以从π中获得初始系数值吗？249

7.5金融学中的联立方程251

7.6外生性的定义252

7.7三元系统254

7.8联立方程系统的估计步骤254

7.9联立方程模型在买卖价差和交易活动建模中的应用257

7.10 EViews中的联立方程建模261

7.11向量自回归模型264

7.12 VAR模型中应该包含同期项吗？268

7.13分块显著性检验和因果关系检验269

7.14包含外生变量的VAR模型271

7.15脉冲响应和方差分解271

7.16 VAR模型应用实例：资产收益率和宏观经济的相互影响273

7.17 EViews中的VAR模型估计277

自测题282

8金融领域中的长期关系建模284

8.1平稳性和单位根检验284

8.2存在结构突变时的单位根检验295

8.3用EViews进行单位根检验298

8.4协整300

8.5均衡校正或误差校正模型302

8.6检验回归中的协整：一种基于残差的方法303

8.7协整系统中的参数估计方法304

8.8期货市场和现货市场的领先—滞后及长期关系306

8.9运用基于VAR的Johansen技术来检验和估计协整系统311

8.10购买力平价315

8.11国际债券市场间的协整316

8.12检验利率期限结构的预期假说321

8.13用EViews检验协整并为协整系统建模323

自测题331

9波动率和相关性建模333

9.1动机：进入非线性领域333

9.2波动率模型337

9.3历史波动率337

9.4隐含波动率模型338

9.5指数加权移动平均模型338

9.6自回归波动率模型339

9.7自回归条件异方差模型339

9.8广义ARCH（GARCH）模型344

9.9估计ARCH／GARCH模型346

9.10基本GARCH模型的扩展353

9.11非对称GARCH模型353

9.12 GJR模型354

9.13 EGARCH模型354

9.14在EViews中估计GJR和EGARCH355

9.15检验波动非对称性356

9.16 GARCH-M模型358

9.17运用GARCH类模型预测波动率359

9.18检验非线性约束或非线性模型假设363

9.19波动率预测：文献中的一些例子及结果365

9.20回顾随机波动率模型370

9.21预测协方差和相关性372

9.22金融中的协方差建模与预测：几个例子373

9.23简单协方差模型374

9.24多元GARCH模型376

9.25直接相关模型379

9.26对基本多元GARCH模型的拓展380

9.27带有时变协方差的CAPM多元GARCH模型382

9.28估计FTSE股指收益率的时变套期保值比率383

9.29多元随机波动率模型386

9.30用EViews估计多元GARCH模型387

附录：基于极大似然方法的参数估计390

自测题393

10转换模型396

10.1动机396

10.2金融市场中的季节性：简介与文献综述398

10.3对金融数据中的季节效应建模399

10.4估计简单分段线性函数404

10.5马尔科夫转换模型405

10.6实际汇率的一个马尔科夫转换模型407

10.7马尔科夫转换模型的应用：金边债券与股票的收益率之比408

10.8用EViews估计马尔科夫转换模型412

10.9门槛自回归模型414

10.10估计门槛自回归模型415

10.11马尔科夫转换模型和门槛自回归模型中的设定检验：一个忠告416

10.12法国法郎—德国马克汇率的SETAR模型417

10.13 FTSE100指数及其股指期货市场的门槛模型419

10.14关于机制转换模型和预测精度422

自测题422

11面板数据424

11.1什么是面板技术及如何使用这一技术？424

11.2可用的面板技术425

11.3固定效应模型426

11.4时间固定效应模型428

11.5用固定效应模型来考察银行业竞争问题429

11.6随机效应模型432

11.7运用面板数据研究中欧和东欧银行业信用的稳定性433

11.8在EViews中估计面板模型436

11.9面板单位根检验和面板协整检验440

11.10延伸阅读448

自测题449

12受限因变量模型450

12.1简介与动机450

12.2线性概率模型451

12.3 Logit模型452

12.4用Logit模型检验啄食顺序假说453

12.5 Probit模型454

12.6如何在Logit模型和Probit模型中做出选择？455

12.7估计受限因变量模型455

12.8衡量线性因变量模型的拟合优度456

12.9多项线性因变量458

12.10重温啄食顺序假说——在不同融资方式间做出选择460

12.11排序响应线性因变量模型462

12.12被动评级是向下有偏的吗？一个排序Probit分析463

12.13审查因变量和截断因变量467

12.14用EViews估计受限因变量模型470

附录：Logit模型和Probit模型的极大似然估计量474

自测题475

13模拟方法477

13.1动机477

13.2蒙特卡洛模拟478

13.3方差缩减技术479

13.4自举法482

13.5随机数生成器485

13.6模拟方法在解决计量经济或金融问题时的缺陷486

13.7计量经济学中蒙特卡洛模拟的一个例子：导出DF检验的临界值487

13.8实例：模拟期权定价491

13.9实例：运用自举法计算风险资本要求495

自测题504

14金融学实证分析、课题研究和论文撰写506

14.1实证研究的概念和目的506

14.2选题507

14.3是在资助下进行研究还是开展独立研究？510

14.4研究提纲510

14.5网络上的工作论文和文献511

14.6关于获取数据512

14.7关于选择计算机软件512

14.8关于方法513

14.9事件研究法513

14.10检验CAPM和Fama-French方法524

14.11关于论文结构535

14.12论文的表达方式问题538

附录1本书中用到的数据来源539

附录2统计分布表540

术语表550

参考文献568

译后记581