1导论 1
1.1什么是计量经济学？ 1
1.2“金融计量经济学”和“经济计量经济学”的区别 2
1.3数据类型 3
1.4金融模型中的收益率 6
1.5构建计量经济学模型的步骤 9
1.6在阅读实证金融文献时需要考虑的几个要点 11
1.7关于贝叶斯统计 11
1.8 EViews简介 12
1.9延伸阅读 19
1.10本书其余部分概要 20
自测题 23
2数学和统计基础 24
2.1函数 24
2.2微分学 31
2.3矩阵 34
2.4概率和概率分布 47
2.5描述性统计 51
自测题 58
3经典线性回归模型概要 63
3.1什么是回归模型 63
3.2回归与相关 64
3.3简单回归 64
3.4一些专门术语 70
3.5 EViews中的简单线性回归——估计最优套期保值比率 71
3.6经典线性回归模型下的假定 75
3.7 OLS估计量的性质 75
3.8精确性和标准误差 77
3.9统计推断简介 81
3.10特殊类型的假设检验：t比率 91
3.11对金融理论进行简单的t检验——美国共同基金能跑赢市场吗？ 93
3.12英国的单位信托经理们能打败市场吗？ 94
3.13过度反应假设和英国股票市场 96
3.14确切的显著性水平 99
3.15 EViews中的假设检验——例1：重估套期保值比率 99
3.16 EViews中的假设检验——例2 ： CAPM 101
附录：CLRM结果的数学推导 105
自测题 108
4对经典线性回归模型的进一步探讨 110
4.1从简单模型推广到多元线性回归模型 110
4.2常数项 111
4.3在多元回归中如何计算参数（β向量中的元素）？ 112
4.4检验多重假设：F检验 114
4.5对样本进行多重假设检验的EViews输出结果 118
4.6运用APT类模型在EViews中进行多元回归 119
4.7数据挖掘和真实的检验规模 123
4.8拟合优度统计量 124
4.9特征价格模型 127
4.10对于非嵌套假设的检验 130
4.11分位数回归 132
附录4.1 CLRM结果的数学推导 137
附录4.2对因子模型和主成分分析法的简单介绍 139
自测题 143
5经典线性回归模型的假设和诊断检验 146
5.1引言 146
5.2诊断检验的统计分布 147
5.3假定1：E（ut）＝0 147
5.4假定2：var（ut）＝σ 2﹤∞ 148
5.5假定3：对于i ≠ j，cov（ui，uj）＝0 154
5.6假定4：xt为非随机 168
5.7假定5：扰动项服从正态分布 168
5.8多重共线性 174
5.9函数形式错误 177
5.10忽略重要变量所带来的问题 180
5.11包含无关变量的情况 181
5.12参数稳定性检验 181
5.13测量误差 189
5.14构建计量经济学模型的策略以及对建模理念的探讨 191
5.15确定主权信用评级 193
自测题 199
6单变量时间序列建模与预测 202
6.1引言 202
6.2一些术语和概念 203
6.3移动平均过程 206
6.4自回归过程 210
6.5偏自相关函数 215
6.6 ARMA过程 216
6.7建立 ARMA模型：Box-Jenkins方法 221
6.8在EViews中建立ARMA模型 223
6.9金融时间序列建模示例 227
6.10指数平滑 229
6.11计量经济学中的预测 230
6.12在EViews中运用ARMA模型进行预测 239
6.13用EViews估计指数平滑模型 241
自测题 242
7多元模型 246
7.1动机 246
7.2联立方程偏差 248
7.3如何有效估计联立方程模型？ 249
7.4可以从π中获得初始系数值吗？ 249
7.5金融学中的联立方程 251
7.6外生性的定义 252
7.7三元系统 254
7.8联立方程系统的估计步骤 254
7.9联立方程模型在买卖价差和交易活动建模中的应用 257
7.10 EViews中的联立方程建模 261
7.11向量自回归模型 264
7.12 VAR模型中应该包含同期项吗？ 268
7.13分块显著性检验和因果关系检验 269
7.14包含外生变量的VAR模型 271
7.15脉冲响应和方差分解 271
7.16 VAR模型应用实例：资产收益率和宏观经济的相互影响 273
7.17 EViews中的VAR模型估计 277
自测题 282
8金融领域中的长期关系建模 284
8.1平稳性和单位根检验 284
8.2存在结构突变时的单位根检验 295
8.3用EViews进行单位根检验 298
8.4协整 300
8.5均衡校正或误差校正模型 302
8.6检验回归中的协整：一种基于残差的方法 303
8.7协整系统中的参数估计方法 304
8.8期货市场和现货市场的领先—滞后及长期关系 306
8.9运用基于VAR的Johansen技术来检验和估计协整系统 311
8.10购买力平价 315
8.11国际债券市场间的协整 316
8.12检验利率期限结构的预期假说 321
8.13用EViews检验协整并为协整系统建模 323
自测题 331
9波动率和相关性建模 333
9.1动机：进入非线性领域 333
9.2波动率模型 337
9.3历史波动率 337
9.4隐含波动率模型 338
9.5指数加权移动平均模型 338
9.6自回归波动率模型 339
9.7自回归条件异方差模型 339
9.8广义ARCH（GARCH）模型 344
9.9估计ARCH／GARCH模型 346
9.10基本GARCH模型的扩展 353
9.11非对称GARCH模型 353
9.12 GJR模型 354
9.13 EGARCH模型 354
9.14在EViews中估计GJR和EGARCH 355
9.15检验波动非对称性 356
9.16 GARCH-M模型 358
9.17运用GARCH类模型预测波动率 359
9.18检验非线性约束或非线性模型假设 363
9.19波动率预测：文献中的一些例子及结果 365
9.20回顾随机波动率模型 370
9.21预测协方差和相关性 372
9.22金融中的协方差建模与预测：几个例子 373
9.23简单协方差模型 374
9.24多元GARCH模型 376
9.25直接相关模型 379
9.26对基本多元GARCH模型的拓展 380
9.27带有时变协方差的CAPM多元GARCH模型 382
9.28估计FTSE股指收益率的时变套期保值比率 383
9.29多元随机波动率模型 386
9.30用EViews估计多元GARCH模型 387
附录：基于极大似然方法的参数估计 390
自测题 393
10转换模型 396
10.1动机 396
10.2金融市场中的季节性：简介与文献综述 398
10.3对金融数据中的季节效应建模 399
10.4估计简单分段线性函数 404
10.5马尔科夫转换模型 405
10.6实际汇率的一个马尔科夫转换模型 407
10.7马尔科夫转换模型的应用：金边债券与股票的收益率之比 408
10.8用EViews估计马尔科夫转换模型 412
10.9门槛自回归模型 414
10.10估计门槛自回归模型 415
10.11马尔科夫转换模型和门槛自回归模型中的设定检验：一个忠告 416
10.12法国法郎—德国马克汇率的SETAR模型 417
10.13 FTSE100指数及其股指期货市场的门槛模型 419
10.14关于机制转换模型和预测精度 422
自测题 422
11面板数据 424
11.1什么是面板技术及如何使用这一技术？ 424
11.2可用的面板技术 425
11.3固定效应模型 426
11.4时间固定效应模型 428
11.5用固定效应模型来考察银行业竞争问题 429
11.6随机效应模型 432
11.7运用面板数据研究中欧和东欧银行业信用的稳定性 433
11.8在EViews中估计面板模型 436
11.9面板单位根检验和面板协整检验 440
11.10延伸阅读 448
自测题 449
12受限因变量模型 450
12.1简介与动机 450
12.2线性概率模型 451
12.3 Logit模型 452
12.4用Logit模型检验啄食顺序假说 453
12.5 Probit模型 454
12.6如何在Logit模型和Probit模型中做出选择？ 455
12.7估计受限因变量模型 455
12.8衡量线性因变量模型的拟合优度 456
12.9多项线性因变量 458
12.10重温啄食顺序假说——在不同融资方式间做出选择 460
12.11排序响应线性因变量模型 462
12.12被动评级是向下有偏的吗？一个排序Probit分析 463
12.13审查因变量和截断因变量 467
12.14用EViews估计受限因变量模型 470
附录：Logit模型和Probit模型的极大似然估计量 474
自测题 475
13模拟方法 477
13.1动机 477
13.2蒙特卡洛模拟 478
13.3方差缩减技术 479
13.4自举法 482
13.5随机数生成器 485
13.6模拟方法在解决计量经济或金融问题时的缺陷 486
13.7计量经济学中蒙特卡洛模拟的一个例子：导出DF检验的临界值 487
13.8实例：模拟期权定价 491
13.9实例：运用自举法计算风险资本要求 495
自测题 504
14金融学实证分析、课题研究和论文撰写 506
14.1实证研究的概念和目的 506
14.2选题 507
14.3是在资助下进行研究还是开展独立研究？ 510
14.4研究提纲 510
14.5网络上的工作论文和文献 511
14.6关于获取数据 512
14.7关于选择计算机软件 512
14.8关于方法 513
14.9事件研究法 513
14.10检验CAPM和Fama-French方法 524
14.11关于论文结构 535
14.12论文的表达方式问题 538
附录1本书中用到的数据来源 539
附录2统计分布表 540
术语表 550
参考文献 568
译后记 581