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作者簡介
目次
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金融學是社會科學中最具有魅力的學科之一，因為無論是微觀層面的公司金融，還是宏觀層面的貨幣金融、國際金融等，都與人們的經濟生活緊密相關。20世紀90年代之后金融時間序列分析方法在金融領域也得到了廣泛的應用和發展。 所以選擇合適的教材就成為教師教學和學生學習的一個關鍵環節。本教材內容涵蓋金融計量的主要分析方法，同時強調理論與實際應用相結合，并且應用的實際例子大部分以中國的經濟金融數據為主，并包括非線性金寸間序列分析方法等金融計量前沿知識。同時在編寫過程中，把涉及到的比較繁難內容以簡單淺顯的語言形式和容易理解的圖表形式解讀出來，并且結合金融計量軟件講解一些具體數據處理和回歸操作過程，形式新穎，期望使讀者閱而不煩。 本書適合用作金融學、經濟學和工商管理等專業的研究生或高年級本科生教材，對于有計量經濟學基礎或者正在學習計量經濟學基礎課程的學生，本書不失為一本很好的學用書。另外，對于具有一定金融學或經濟學基礎的從業人員和科研工作者，本書也可以作為一本案頭參考書。
作者簡介
張成思，中國人民大學財政金融學院副教授。
英國曼徹斯特大學經濟學博士，英國皇家經濟學會成員，中國財政金融政策研究中心研究員，中國人民大學財政金融學院金融學—數學雙學位實驗班項目負責人，國家外匯管理局和世界銀行受邀專家，JMCB、Manchester School等多個國際SSCI期刊匿名審稿人。研究方向為金融時間序列分析、通貨膨脹動態機制與貨幣政策分析等。近年來多篇文章發表于Journal of Money、Credit and Banking、Empirical Economics、Applied Economics Letters、China＆World Economy等SSCI國際期刊，以及《經濟研究》、《金融研究》、《經濟理論與經濟管理》、《管理世界》、《數量經濟技術經濟研究》等中文核心期刊，并有多篇英文文章收錄于國際ISTP檢索，同時是《初級計量經濟學》、《初級計量經濟學——EViews的應用》和“國際金融》等雙語教材的中文作者。曾在英國曼徹斯特大學經濟學院講授《計量經濟學》、《高級統計學》和《宏觀經濟學》等課程，在中國人民大學開設的課程有《金融計量學》、《時間序列分析》、《國際金融》和《金融專業英語》等。
英國曼徹斯特大學經濟學博士，英國皇家經濟學會成員，中國財政金融政策研究中心研究員，中國人民大學財政金融學院金融學—數學雙學位實驗班項目負責人，國家外匯管理局和世界銀行受邀專家，JMCB、Manchester School等多個國際SSCI期刊匿名審稿人。研究方向為金融時間序列分析、通貨膨脹動態機制與貨幣政策分析等。近年來多篇文章發表于Journal of Money、Credit and Banking、Empirical Economics、Applied Economics Letters、China＆World Economy等SSCI國際期刊，以及《經濟研究》、《金融研究》、《經濟理論與經濟管理》、《管理世界》、《數量經濟技術經濟研究》等中文核心期刊，并有多篇英文文章收錄于國際ISTP檢索，同時是《初級計量經濟學》、《初級計量經濟學——EViews的應用》和“國際金融》等雙語教材的中文作者。曾在英國曼徹斯特大學經濟學院講授《計量經濟學》、《高級統計學》和《宏觀經濟學》等課程，在中國人民大學開設的課程有《金融計量學》、《時間序列分析》、《國際金融》和《金融專業英語》等。
目次
第1章 金融計量學介紹
導讀
1.1 金融時間序列的定義與實例
1.2 金融時間序列分析中的基本概念
1.3 金融計量軟件介紹
練習1
本章參考文獻
第2章 差分方程、滯后運算與動態模型
導讀
2.1 一階差分方程
2.2 動態乘數與脈沖響應函數
2.3 高階差分方程
2.4 滯后算子與滯后運算法
練習2
本章參考文獻
第3章 平穩金融時間序列：AR模型
導讀
3.1 基本概念
3.2 一階自回歸模型（AR（1）process）
3.3 二階自回歸模型（AR（2）process）
3.4 p階自回歸模型（AR（p）process）
練習3
本章參考文獻
第4章 平穩金融時間序列：ARMA模型
導讀
4.1 移動平均過程（MA Process）
4.2 自回歸移動平均過程（ARMA Process）
4.3 部分自相關函數（Partil Autocorrelation Function）
4.4 樣本自相關與部分自相關函數
4.5 自相關性檢驗
4.6 ARMA模型的實證分析及應用
4.7 實例應用：中國CPI通脹率的AR模型
練習4
本章參考文獻
第5章 非平穩金融時間序列
導讀
5.1 確定性趨勢模型
5.2 隨機性趨勢模型
5.3 去除趨勢的方法
練習5
本章參考文獻
第6章 單位根檢驗法
導讀
6.1 DF單位根檢驗法
6.2 ADF單位根檢驗法
6.3 其他單位根檢驗法
6.4 各種單位根檢驗法的應用
練習6
本章參考文獻
第7章 向量自回歸（VAR）模型
導讀
7.1 向量自回歸（VAR）模型介紹
7.2 VAR模型的估計與相關檢驗
7.3 格蘭杰因果關係
7.4 向量自回歸（VAR）模型與脈沖響應分析
7.5 VAR模型與方差分解
練習7
本章參考文獻
第8章 結構向量自回歸（SVAR）模型
導讀
8.1 結構向量自回歸（SVAR）模型的基本介紹
8.2 SVAR模型的基本識別方法
8.3 SVAR模型的三種類型
8.4 SVAR模型的估計方法總結
8.5 SVAR與縮減VAR模型的脈沖響應及方差分解比較
練習8
本章參考文獻
第9章 協整與誤差修正模型
導讀
9.1 協整與誤差修正模型的基本定義
9.2 Engle-Granger協整分析方法
9.3 向量ADF模型與協整分析
9.4 向量誤差修正模型（VECM）
9.5 確定性趨勢與協整分析
9.6 Johansen協整分析方法
9.7 VECM的估計與統計推斷
9.8 Johansen協整分析方法的應用
練習9
本章參考文獻
第10章 金融計量中的條件異方差模型
導讀
10.1 背景介紹
10.2 ARCH模型
10.3 GARCH模型
10.4 非對稱GARCH模型
10.5 其他GARCH模型
練習10
本章參考文獻
第11章 非線性金融時間序列模型
導讀
11.1 非線性時間序列模型背景介紹
11.2 馬爾可夫區制轉移模型
11.3 門限模型
練習11
本章參考文獻
附錄A1 矩陣代數與經典線性回歸模型
導讀
A1.1 矩陣代數
A1.2 經典線性回歸模型的基本假設
A1.3 經典線性回歸模型的普通最小二乘估計
練習12
附錄A2 統計表
導讀
1.1 金融時間序列的定義與實例
1.2 金融時間序列分析中的基本概念
1.3 金融計量軟件介紹
練習1
本章參考文獻
第2章 差分方程、滯后運算與動態模型
導讀
2.1 一階差分方程
2.2 動態乘數與脈沖響應函數
2.3 高階差分方程
2.4 滯后算子與滯后運算法
練習2
本章參考文獻
第3章 平穩金融時間序列：AR模型
導讀
3.1 基本概念
3.2 一階自回歸模型（AR（1）process）
3.3 二階自回歸模型（AR（2）process）
3.4 p階自回歸模型（AR（p）process）
練習3
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第4章 平穩金融時間序列：ARMA模型
導讀
4.1 移動平均過程（MA Process）
4.2 自回歸移動平均過程（ARMA Process）
4.3 部分自相關函數（Partil Autocorrelation Function）
4.4 樣本自相關與部分自相關函數
4.5 自相關性檢驗
4.6 ARMA模型的實證分析及應用
4.7 實例應用：中國CPI通脹率的AR模型
練習4
本章參考文獻
第5章 非平穩金融時間序列
導讀
5.1 確定性趨勢模型
5.2 隨機性趨勢模型
5.3 去除趨勢的方法
練習5
本章參考文獻
第6章 單位根檢驗法
導讀
6.1 DF單位根檢驗法
6.2 ADF單位根檢驗法
6.3 其他單位根檢驗法
6.4 各種單位根檢驗法的應用
練習6
本章參考文獻
第7章 向量自回歸（VAR）模型
導讀
7.1 向量自回歸（VAR）模型介紹
7.2 VAR模型的估計與相關檢驗
7.3 格蘭杰因果關係
7.4 向量自回歸（VAR）模型與脈沖響應分析
7.5 VAR模型與方差分解
練習7
本章參考文獻
第8章 結構向量自回歸（SVAR）模型
導讀
8.1 結構向量自回歸（SVAR）模型的基本介紹
8.2 SVAR模型的基本識別方法
8.3 SVAR模型的三種類型
8.4 SVAR模型的估計方法總結
8.5 SVAR與縮減VAR模型的脈沖響應及方差分解比較
練習8
本章參考文獻
第9章 協整與誤差修正模型
導讀
9.1 協整與誤差修正模型的基本定義
9.2 Engle-Granger協整分析方法
9.3 向量ADF模型與協整分析
9.4 向量誤差修正模型（VECM）
9.5 確定性趨勢與協整分析
9.6 Johansen協整分析方法
9.7 VECM的估計與統計推斷
9.8 Johansen協整分析方法的應用
練習9
本章參考文獻
第10章 金融計量中的條件異方差模型
導讀
10.1 背景介紹
10.2 ARCH模型
10.3 GARCH模型
10.4 非對稱GARCH模型
10.5 其他GARCH模型
練習10
本章參考文獻
第11章 非線性金融時間序列模型
導讀
11.1 非線性時間序列模型背景介紹
11.2 馬爾可夫區制轉移模型
11.3 門限模型
練習11
本章參考文獻
附錄A1 矩陣代數與經典線性回歸模型
導讀
A1.1 矩陣代數
A1.2 經典線性回歸模型的基本假設
A1.3 經典線性回歸模型的普通最小二乘估計
練習12
附錄A2 統計表
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