金融计量学
于露
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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
课外阅读:The Impact of Covid-19 on the Securities Market
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