第1章 金融计量学——范畴与方法 1
1.1数据生成过程 2
1.2金融计量学建模步骤 5
1.3模型的时间跨度 7
1.4模型的应用 8
附录：投资管理过程 11
本章概念（按照出现先后排序） 16
第2章 概率论与统计学知识回顾 17
2.1概率的概念 17
2.2估计的原则 40
2.3贝叶斯建模 47
附录A：信息结构 50
附录B：滤链 51
本章概念（按照出现先后排序） 52
第3章 回归分析：理论和估计 55
3.1相关关系的概念 55
3.2回归和线性模型 58
3.3线性回归的估计 62
3.4回归的抽样分布 65
3.5回归模型解释效力的确定 66
3.6回归分析在金融中的应用 67
3.7逐步回归 88
3.8残差非正态性和残差自相关 89
3.9回归分析方法中的误区 90
本章概念（按照出现先后排序） 92
第4章 回归分析专题 94
4.1回归模型中的分类变量和虚拟变量 94
4.2约束最小二乘 114
4.3矩估计方法及其一般化 126
本章概念（按照出现先后排序） 128
第5章回归分析在金融领域中的应用 129
5.1回归分析在投资管理过程中的应用 129
5.2强式定价有效的一个检验 132
5.3CAPM的检验 133
5.4利用CAPM评价管理人业绩——詹森指标 136
5.5多因子模型的证明 137
5.6标准的选择：夏普标准 139
5.7基于收益率的对冲基金风格分析 141
5.8对冲基金的存续期 145
5.9回归分析在债券组合管理中的应用 145
本章概念（按照出现先后排序） 151
第6章单变量时间序列建模 152
6.1差分方程 152
6.2术语和定义 155
6.3ARMA过程的平稳性和可逆性 160
6.4线性过程 163
6.5识别工具 166
本章概念（按照出现先后排序） 177
第7章ARIMA模型的建模和预测方法 179
7.1B-J过程概述 179
7.2差分次数的识别 181
7.3滞后阶数的识别 185
7.4模型的估计 188
7.5诊断检验 193
7.6预测 201
本章概念（按照出现先后排序） 204
第8章自回归条件异方差模型 206
8.1ARCH过程 207
8.2GARCH过程 209
8.3GARCH模型的估计 213
8.4平稳ARMA-GARCH模型 215
8.5拉格朗日乘数检验 216
8.6GARCH模型的变形 219
8.7GARCH模型预测 225
8.8多元GARCH结构 230
附录：GARCH（1，1）模型的性质分析 231
本章概念（按照出现先后排序） 233
第9章向量自回归模型I 234
9.1VAR模型的定义 234
9.2平稳自回归分布滞后模型 242
9.3向量自回归移动平均模型 243
9.4VAR模型的预测 245
附录：特征向量与特征值 245
本章概念（按照出现先后排序） 246
第10章向量自回归模型Ⅱ 248
10.1稳定VAR模型的估计 248
10.2滞后阶数的判断 258
10.3残差自相关及其分布的性质 259
10.4VAR模型举例 260
本章概念（按照出现先后排序） 270
第11章协整与状态空间模型 272
11.1协整 272
11.2误差修正模型 277
11.3非平稳VAR模型估计的理论和方法 280
11.4状态空间模型 289
本章概念（按照出现先后排序） 293
第12章稳健估计 295
12.1稳健统计 295
12.2回归的稳健估计量 302
12.3协方差与相关系数矩阵的稳健估计 306
12.4应用 308
本章概念（按照出现先后排序） 309
第13章主成分分析和因子分析 311
13.1因子模型 311
13.2主成分分析 316
13.3因子分析 328
13.4债券组合管理中的PCA应用 330
13.5PCA与因子分析比较 336
本章概念（按照出现先后排序） 338
第14章金融计量学中的厚尾和稳定分布 340
14.1稳定分布的定义与基本性质 342
14.2稳定分布的性质 347
14.3稳定分布的参数估计 350
14.4在德国股票数据分析中的应用 354
附录：概率分布的比较 358
本章概念（按照出现先后排序） 361
第15章 具有无限方差新息的ARMA和ARCH模型 363
15.1具有无限方差的自回归过程 363
15.2稳定GARCH模型 367
15.3稳定GARCH模型的估计 370
15.4条件密度的预测 377
本章概念（按照出现先后排序） 378
附录20只股票的月度收益率（2000年12月一2005年11月） 379