第一部分 离散时间模型 3
第一章 收益率的计算、常用数据库及统计软件 3
1.1 收益率的计算 3
1.2 常用金融数据库 10
1.3 常用统计软件 13
第二章 资产定价模型的时间序列估计与检验 18
2.1 资本资产定价模型 19
2.2 CAPM的估计与检验 21
2.3 实证例子 29
2.4 多因子模型的估计与检验 33
第三章 资产定价模型的横截面估计与检验 42
3.1 CAPM的横截面含义 42
3.2 排序分析 43
3.3 Fama-MacBeth回归 52
第四章 面板数据模型与方差估计 61
4.1 面板数据模型 61
4.2 混合回归与Fama-MacBeth回归 65
4.3 方差估计 68
第五章 随机游走检验 79
5.1 随机游走的设定 80
5.2 随机游走的统计检验 82
5.3 随机游走的经济检验 91
5.4 随机游走检验与有效市场假说 97
第六章 事件研究方法 101
6.1 事件研究的步骤 101
6.2 测定与分析超常收益率 104
6.3 超常收益率的加总 108
6.4 实证例子 111
第七章 ARCH/GARCH模型 119
7.1 条件波动率与资产收益率模型 119
7.2 σ？的设定 121
7.3 zt的设定 129
7.4 模型的估计 130
7.5 实证例子 131
第八章 随机波动率模型 139
8.1 随机波动率模型的设定 139
8.2 SV模型的矩条件 142
8.3 SV模型的广义矩（GMM）估计 148
8.4 其他估计方法 154
第二部分 连续时间模型 159
第九章 由布朗运动和泊松过程驱动的随机过程 159
9.1 布朗运动 159
9.2 随机微分方程 162
9.3 伊藤积分与伊藤引理 164
9.4 多维布朗运动及伊藤引理 167
9.5 模拟扩散过程 168
9.6 跳跃—扩散过程 173
9.7 模拟跳跃—扩散过程 176
第十章 金融中常用连续时间模型的统计性质 182
10.1 单因子扩散模型 183
10.2 多因子扩散模型 201
10.3 跳跃—扩散模型 208
第十一章 连续时间模型的参数估计方法 226
11.1 累积量匹配、矩方法和广义矩方法 226
11.2 极大似然估计 234
11.3 拟极大似然估计与近似极大似然估计 240
第十二章 利率模型的半参数与非参数估计方法 247
12.1 平稳扩散过程的重要性质 248
12.2 密度函数的核估计与条件期望的N-W估计 249
12.3 扩散模型的半参数估计方法 251
12.4 扩散模型的非参数估计方法 252
第十三章 连续时间模型的特征函数估计方法 261
13.1 特征函数的定义及基本性质 261
13.2 独立同分布（iid）情形的ECF估计 263
13.3 平稳弱相依情形的ECF估计 265
第十四章 高频数据分析 274
14.1 二次变差与已实现方差 275
14.2 已实现幂变差、双幂变差与多幂变差 279
14.3 市场微观结构噪声的影响 282
14.4 跳跃检验 288
参考文献 298
索引 308