金融计量学

于露

目录

  • 1 导论
    • 1.1 课程内容及要求
    • 1.2 什么是金融计量学
    • 1.3 金融数据特征
    • 1.4 资产收益率
    • 1.5 金融数据的统计描述
    • 1.6 课后作业
    • 1.7 课外阅读：Chinese capital market
  • 2 差分方程、滞后运算与动态模型
    • 2.1 现实例子
    • 2.2 差分方程的定义
    • 2.3 差分方程数据图
    • 2.4 滞后算子
    • 2.5 动态乘数
    • 2.6 脉冲响应函数
    • 2.7 累积脉冲响应函数
    • 2.8 课后作业
  • 3 平稳AR模型
    • 3.1 介绍
    • 3.2 随机过程
    • 3.3 数据生成过程
    • 3.4 弱平稳
    • 3.5 自相关函数
    • 3.6 白噪声
    • 3.7 自回归模型的概念
    • 3.8 AR(1)模型的性质
    • 3.9 AR(1)模型的理论自相关函数图
    • 3.10 AR(1)模型的样本自相关函数图
    • 3.11 AR(p)模型的性质
    • 3.12 AR(2)模型的性质
    • 3.13 AR(2)模型的自相关函数图
    • 3.14 课后作业
  • 4 平稳ARMA模型
    • 4.1 MA模型的定义
    • 4.2 MA模型的性质
    • 4.3 MA模型的数据特征
    • 4.4 MA模型与AR模型的转化
    • 4.5 ARMA模型的性质
    • 4.6 偏自相关函数
    • 4.7 样本自相关函数
    • 4.8 样本偏自相关函数
    • 4.9 ARMA模型的建立与估计
    • 4.10 ARMA建模实例
    • 4.11 课后作业
  • 5 预测理论与应用
    • 5.1 介绍
    • 5.2 预测的基本概念
    • 5.3 MA模型的预测
    • 5.4 AR模型的预测
    • 5.5 评价预测的效果
    • 5.6 时间趋势模型
    • 5.7 例子：ARMA模型预测我国CPI
    • 5.8 课后作业
  • 6 非平稳时间序列模型
    • 6.1 非平稳时间序列
    • 6.2 确定性趋势模型
    • 6.3 随机趋势模型
    • 6.4 随机游走的数据特征
    • 6.5 数据平稳化处理
    • 6.6 错误平稳化的后果
    • 6.7 实际数据的平稳化处理
    • 6.8 课后作业
  • 7 单位根检验
    • 7.1 检验数据平稳性的两种思路
    • 7.2 单位根检验的思想
    • 7.3 单位根DF检验
    • 7.4 单位根ADF检验
    • 7.5 其他类型的单位根检验
    • 7.6 单位根检验的应用1：我国GDP数据的建模
    • 7.7 单位根检验的应用2：检验有效市场假说
    • 7.8 单位检验的应用3：检验费雪效应
    • 7.9 课后作业
    • 7.10 课外阅读：The efficient market hypothesis and its critics
  • 8 向量自回归（VAR）模型
    • 8.1 什么是VAR模型
    • 8.2 VAR模型的平稳性条件
    • 8.3 VAR模型的转化
    • 8.4 VAR模型的建模步骤
    • 8.5 VAR模型与格兰杰因果检验
    • 8.6 格兰杰因果检验的方法
    • 8.7 格兰杰因果检验的应用
    • 8.8 格兰杰因果检验的问题
    • 8.9 脉冲响应函数
    • 8.10 方差分解
    • 8.11 VAR模型的应用
    • 8.12 VAR模型的优点和问题
    • 8.13 结构VAR模型
    • 8.14 课后作业
    • 8.15 课外阅读：Vector Autoregressions
    • 8.16 课外阅读：How is volatility in commodity markets linked to oil price shocks?
    • 8.17 课外阅读：The Impact of Covid-19 on the Securities Market
  • 9 协整与误差修正模型
    • 9.1 伪回归
    • 9.2 协整定义
    • 9.3 误差修正模型
    • 9.4 EG两步法协整检验
    • 9.5 协整关系建模步骤
    • 9.6 向量误差修正模型
    • 9.7 Johansen协整检验
    • 9.8 协整检验和建模实例
    • 9.9 课后作业
  • 10 GARCH模型
    • 10.1 波动率建模基础知识
    • 10.2 ARCH模型
    • 10.3 ARCH效应检验
    • 10.4 ARCH建模步骤
    • 10.5 ARCH建模实例
    • 10.6 GARCH模型
    • 10.7 GARCH模型预测波动率
    • 10.8 GARCH建模实例
    • 10.9 GARCH-M模型
    • 10.10 课后作业
    • 10.11 课外阅读：Risk and volatility: Econometric models and financial practice
  • 11 金融学实证分析
    • 11.1 金融学实证分析方法
    • 11.2 资产定价模型与估计
    • 11.3 事件研究法
    • 11.4 课后作业
    • 11.5 课外阅读：The capital asset pricing model
    • 11.6 课外阅读：Event study in STATA
  • 12 研究性教学成果
    • 12.1 小组展示：内容及要求
    • 12.2 小组展示：视频展播
    • 12.3 实验报告：内容及要求
    • 12.4 实验报告：范例
GARCH模型预测波动率