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第1章 金融计量学介绍1

导读1

1.1.1金融时间序列的定义与实例2

2.1.2金融时间序列分析中的基本概念4

1.3金融计量软件介绍9

练习118

本章参考文献18

第2章 差分方程、滞后运算与动态模型20

导读20

2.1一阶差分方程21

2.2动态乘数与脉冲响应函数24

2.3高阶差分方程26

2.4滞后算子与滞后运算法28

练习231

本章参考文献32

第3章 平稳金融时间序列：AR模型33

导读33

3.1基本概念34

3.2一阶自回归模型（AR （1） process） 39

3.3二阶自回归模型（AR （2） process） 46

3.4 p阶自回归模型（AR（p）process） 49

练习353

本章参考文献54

第4章 平稳金融时间序列：ARMA模型55

导读55

4.1移动平均过程（MA Process） 56

4.2自回归移动平均过程（ARMA Process） 61

4.3部分自相关函数（Partial Autocorrelation Function） 64

4.4样本自相关与部分自相关函数67

4.5自相关性检验70

4.6 ARMA模型的实证分析及应用73

4.7实例应用：中国CPI通胀率的AR模型76

练习478

本章参考文献79

第5章 非平稳金融时间序列模型80

导读80

5.1确定性趋势模型81

5.2随机性趋势模型82

5.3去除趋势的方法86

练习592

本章参考文献92

第6章 单位根检验法94

导读94

6.1 DF单位根检验法95

6.2 ADF单位根检验法98

6.3其他单位根检验法102

6.4各种单位根检验法的应用110

练习6112

本章参考文献113

第7章 向量自回归（VAR）模型115

导读115

7.1向量自回归（VAR）模型介绍116

7.2 VAR模型的估计与相关检验125

7.3格兰杰因果关系129

7.4向量自回归（VAR）模型与脉冲响应分析131

7.5 VAR模型与方差分解136

练习7139

本章参考文献139

第8章 结构向量自回归（SVAR）模型140

导读140

8.1结构向量自回归（SVAR）模型的基本介绍141

8.2 S VAR模型的基本识别方法143

8.3 SVAR模型的三种类型146

8.4 SVAR模型的估计方法总结153

8.5 SVAR与缩减VAR模型的脉冲响应及方差分解比较154

练习8156

本章参考文157

第9章 协整与误差修正模型158

导读158

9.1协整与误差修正模型的基本定义159

9.2 Engle-Granger协整分析方法165

9.3向量ADF模型与协整分析171

9.4向量误差修正模型（VECM）174

9.5确定性趋势与协整分析177

9.6 Johansen协整分析方179

9.7 VECM的估计与统计推断182

9.8 Johansen协整分析方法的应用183

练习9185

本章参考文献186

第10章 金融计量中的条件异方差模型187

导读187

10.1背景介绍188

10.2 ARCH模型191

10.3 GARCH模型195

10.4非对称GARCH模型206

10.5其他GARCH模型212

练习10215

本章参考文献215

第11章 非线性金融时间序列模型217

导读217

11.1非线性时间序列模型背景介绍218

11.2马尔可夫区制转移模型218

11.3 门限模型228

练习11230

本章参考文献231

附录A1 矩阵代数与经典线性回归模型232

导读232

A1.1矩阵代数233

A1.2经典线性回归模型的基本假设238

A1.3经典线性回归模型的普通最小二乘估计239

练习12244

附录A2统计表246