基於EVIEWS的金融計量學（簡體書）

《基於EVIEWS的金融計量學》深度引入項目教學理念，在每一大部分之前先設計一個金融研究項目，后續相關章節以項目相關問題的展開引導金融計量理論與技術，并以任務驅動型學習方式力求使讀者保持學習興趣，并使讀者養成系統研究的習慣。
《基於EVIEWS的金融計量學》適合作為高等院校金融學專業本科或研究生的金融計量學教材，也可以作為對金融學有興趣并期望快速掌握信息技術工具來實證分析金融問題的理論工作者和實際工作者的參考書。全書在汪昌云教授的主持下組織編寫。

第1章 金融數據分析初步
1.1 金融計量研究的步驟與任務
1.2 金融時間序列
1.3 金融計量軟件Eviews介紹
1.4 案例介紹

第2章 平穩時序模型
2.1 自回歸模型AR
2.2 移動平均模型MA
2.3 自回歸移動平均模型ARMA
2.4 自回歸單整移動平均模型ARIMA
2.5 Eviews案例

第3章 非平穩時序模型
3.1 時間趨勢模型及去除趨勢法
3.2 隨機趨勢模型及差分法
3.3 單位根檢驗
3.4 Eviews案例

第4章 ARIMA模型應用案例——通貨膨脹預測分析
4.1 利用Eviews進行預測的理論背景
4.2 在Eviews中如何進行預測分析
4.3 利用Eviews進行中國CPI通脹預測的示例

第5章 多維動態模型VAR
5.1 VAR模型介紹
5.2 VAR模型的屬性
5.3 VAR模型的估計與相關檢驗
5.4 格蘭杰因果關係
5.5 VAR模型的脈沖響應分析
5.6 VAR模型與方差分解
5.7 Eviews案例

第6章 協整分析
6.1 協整的基本定義
6.2 Engle Granger協整分析方法
6.3 VECM & Johansen協整分析方法
6.4 Eviews案例

第7章GARCH族模型
7.1 ARCH模型
7.2 GARCH模型
7.3 GARCH模型的其他形式
7.4 案例分析

第8章 資產定價模型與估計
8.1 CAPM理論回顧
8.2 CAPM實證檢驗方法
8.3 多因素資產定價模型
8.4 資產定價模型的檢驗與Eviews

第9章 事件研究法
9.1 事件研究概述
9.2 收益率估計
9.3 統計檢驗
9.4 事件研究法與Eviews

第10章 面板數據回歸模型
10.1 橫截面和時期自變量
10.2 面板數據模型中的自回歸過程
10.3 固定和隨機效應
10.4 廣義最小二乘法
10.5 工具變量
10.6 穩健協方差系數
10.7 Eviews案例

第11章 三因素資產模型與Eviews：綜合案例
11.1 三因素資產定價模型
11.2 三因素模型的實證步驟
11.3 三因素模型實證分析與Eviews

附錄1 統計學與矩陣代數回顧
F1.1 概率和統計知識回顧
F1.2 矩陣代數知識回顧

附錄2 回歸分析
F2.1 回歸分析基本模型及假設
F2.2 最小二乘法估計基本模型
F2.3 估計量的精確度和擬合優度
F2.4 假設檢驗
F2.5 Eviews案例