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目次
1.1 什麼是計量經濟學?
1.2 “金融計量經濟學”和“經濟計量經濟學”的區別
1.3 數據類型
1.4 金融模型中的收益率
1.5 構建計量經濟模型的步驟
1.6 在閱讀實證金融文獻時需要考慮的幾個要點
1.7 關於貝葉斯統計
1.8 EViews簡介
1.9 延伸閱讀
1.10 本書其餘部分概要
自測題
2 數學和統計基礎
2.1 函數
2.2 微分學
2.3 矩陣
2.4 概率和概率分佈
2.5 描述性統計
自測題
3 經典線性回歸模型概要
3.1 什麼是回歸模型
3.2 回歸與相關
3.3 簡單回歸
3.4 一些專門術語
3.5 EViews中的簡單線性回歸――估計最優套期保值比率
3.6 經典線性回歸模型下的假定
3.7 OLS估計量的性質
3.8 精確性和標準誤差
3.9 統計推斷導論
3.10 特殊類型的假設檢驗:t比率
3.11 對金融理論進行簡單的t檢驗――美國共同基金能跑贏市場嗎?
3.12 英國的單位信託經理們能打敗市場嗎?
3.13 過度反應假設和英國股票市場
3.14 確切的顯著性水平
3.15 EViews中的假設檢驗――例1:重估套期保值比率
3.16 EViews中的假設檢驗――例2:CAPM
附錄:CLRM結果的數學推導
自測題
4 對經典線性回歸模型的進一步探討
4.1 從簡單模型推廣到多元線性回歸模型
4.2 常數項
4.3 在多元回歸中如何計算參數(β向量中的元素)?
4.4 檢驗多重假設:F檢驗
4.5 對樣本進行多重假設檢驗的EViews輸出結果
4.6 運用APT類模型在EViews中進行多元回歸
4.7 數據挖掘和真實的檢驗規模
4.8 擬合優度統計量
4.9 特徵價格模型
4.10 對於非嵌套假設的檢驗
4.11 分位數回歸
附錄4.1 CLRM結果的數學推導
附錄4.2 對因子模型和主成分分析法的簡單介紹
自測題
5 經典線性回歸模型的假設和診斷檢驗
5.1 引言
5.2 診斷檢驗的統計分佈
5.3 假定1:E(ut)=0
5.4 假定2:var(ut)=σ2
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