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第1章 金融数据分析初步 1

1.1金融计量研究的步骤与任务 2

1.2金融时间序列 4

1.3金融计量软件Eviews介绍 7

1.4案例介绍 13

第2章 平稳时序模型 16

2.1自回归模型AR 16

2.2移动平均模型 MA 24

2.3自回归移动平均模型ARMA 24

2.4自回归单整移动平均模型ARIMA 27

2.5 Eviews案例 28

第3章 非平稳时序模型 35

3.1时间趋势模型及去除趋势法 35

3.2随机趋势模型及差分法 37

3.3单位根检验 40

3.4 Eviews案例 50

第4章 ARIMA模型应用案例——通货膨胀预测分析 54

4.1利用Eviews进行预测的理论背景 54

4.2在Eviews中如何进行预测分析 63

4.3利用Eviews进行中国CPI通胀预测的示例 65

第5章 多维动态模型VAR 72

5.1 VAR模型介绍 72

5.2 VAR模型的属性 74

5.3 VAR模型的估计与相关检验 78

5.4格兰杰因果关系 81

5.5 VAR模型的脉冲响应分析 83

5.6 VAR模型与方差分解 87

5.7 Eviews案例 89

第6章 协整分析 100

6.1协整的基本定义 100

6.2 Engle-Granger协整分析方法 103

6.3 VECM & Johansen协整分析方法 106

6.4 Eviews案例 116

第7章GARCH族模型 125

7.1 ARCH模型 126

7.2 GARCH模型 128

7.3 GARCH模型的其他形式 130

7.4案例分析 133

第8章 资产定价模型与估计 137

8.1 CAPM理论回顾 137

8.2 CAPM实证检验方法 140

8.3多因素资产定价模型 144

8.4资产定价模型的检验与Eviews 146

第9章 事件研究法 158

9.1事件研究概述 159

9.2收益率估计 161

9.3统计检验 164

9.4事件研究法与Eviews 167

第10章 面板数据回归模型 187

10.1横截面和时期自变量 189

10.2面板数据模型中的自回归过程 190

10.3固定和随机效应 191

10.4广义最小二乘法 192

10.5工具变量 195

10.6稳健协方差系数 197

10.7 Eviews案例 199

第11章 三因素资产模型与Eviews：综合案例 207

11.1三因素资产定价模型 207

11.2三因素模型的实证步骤 209

11.3三因素模型实证分析与Eviews 211

附录1统计学与矩阵代数回顾 224

F1.1概率和统计知识回顾 224

F1.2矩阵代数知识回顾 239

附录2回归分析 249

F2.1回归分析基本模型及假设 249

F2.2最小二乘法估计基本模型 250

F2.3估计量的精确度和拟合优度 252

F2.4假设检验 253

F2.5 Eviews案例 255