第1章 金融计量学初步 1
1.1 金融计量学的范畴 1
1.2 金融时间序列数据 2
1.3 金融计量分析中的基本概念 5
本章参考文献 11
第2章 金融计量软件介绍 12
2.1 综合介绍 12
2.2 EViews使用简介 14
2.3 GAUSS使用简介 23
2.4 Stata使用简介 27
练习2 37
第3章 差分方程、滞后运算与动态模型 44
3.1 一阶差分方程 44
3.2 动态乘数与脉冲响应函数 48
3.3 高阶差分方程 51
3.4 滞后算子与滞后运算法 53
练习3 56
本章参考文献 57
第4章 平稳AR模型 58
4.1 基本概念 58
4.2 一阶自回归模型：AR（1） 64
4.3 二阶自回归模型：AR（2） 73
4.4 p阶自回归模型：AR（p） 76
练习4 82
本章参考文献 83
第5章 平稳ARMA模型 84
5.1 移动平均过程（MA process） 84
5.2 自回归移动平均过程（ARMA process） 91
5.3 部分自相关函数（partial autocorrelation） 95
5.4 样本自相关与部分自相关函数 98
5.5 自相关性检验 102
5.6 ARMA模型的实证分析及应用 106
5.7 实例应用：中国CPI通货膨胀率的AR模型 108
练习5 111
本章参考文献 111
第6章 预测理论与应用 113
6.1 基本概念与预测初步 113
6.2 基于MA模型的预测 119
6.3 基于AR模型的预测 121
6.4 预测准确性的度量指标 123
练习6 124
第7章 非平稳时间序列模型 125
7.1 确定性趋势模型 125
7.2 随机趋势模型 127
7.3 去除趋势的方法 131
练习7 138
本章参考文献 139
第8章 单位根检验法 140
8.1 DF单位根检验法 140
8.2 ADF单位根检验法 144
8.3 其他单位根检验法 149
8.4 各种单位根检验法的应用 158
练习8 162
本章参考文献 162
第9章 向量自回归（VAR）模型 164
9.1 VAR模型介绍 164
9.2 VAR模型的估计与相关检验 175
9.3 格兰杰因果关系 181
9.4 向量自回归（VAR）模型与脉冲响应分析 183
9.5 VAR模型与方差分解 189
练习9 191
本章参考文献 192
第10章 结构向量自回归（SVAR）模型 193
10.1 SVAR模型初步 193
10.2 SVAR模型的基本识别方法 197
10.3 SVAR模型的三种类型 200
10.4 SVAR模型的估计方法总结 209
10.5 SVAR与缩减VAR模型的脉冲响应及方差分解比较 210
练习10 212
本章参考文献 213
第11章 协整与误差修正模型 214
11.1 协整与误差修正模型的基本定义 214
11.2 Engle-Granger协整分析方法 222
11.3 向量ADF模型与协整分析 229
11.4 向量误差修正模型（VECM） 233
11.5 确定性趋势与协整分析 236
11.6 Johansen协整分析方法 239
11.7 VECM的估计与统计推断 242
11.8 Johansen协整分析方法的应用 243
练习11 245
本章参考文献 246
第12章 GARCH模型 248
12.1 背景介绍 248
12.2 ARCH模型 252
12.3 GARCH模型 257
12.4 非对称GARCH模型：TGARCH与EGARCH 270
12.5 其他GARCH模型 276
练习12 279
本章参考文献 280
第13章 非线性时间序列模型 282
13.1 非线性时间序列模型背景介绍 282
13.2 马尔可夫区制转移模型 283
13.3 门限模型 294
13.4 应用 297
练习13 301
本章参考文献 301
第14章 资产定价模型与估计 303
14.1 CAPM理论回顾 303
14.2 CAPM实证检验方法 305
14.3 多因素资产定价模型 308
14.4 CAPM应用 310
练习14 318
本章参考文献 318
附录 矩阵代数与经典线性回归模型 319
A.1 矩阵代数 319
A.2 经典线性回归的基本假设 327
A.3 普通最小二乘估计（OLS） 327
练习A1 334