《金融計量學時間序列分析視角》是2008年7月1日東北財經大學出版社出版的圖書，作者是張成思。本書結合金融計量軟體講解一些具體數據處理和回歸操作過程，形式新穎。
基本介紹
- 書名：金融計量學：時間序列分析視角
- ISBN：9787811222739
- 出版社：東北財經大學
- 出版時間：2008-07-01
- 裝幀：平裝
- 開本：16開
基本信息,內容簡介,目錄,
基本信息
作 者：張成思 著
版 次：1頁 數：251
所屬分類：圖書 > 教材教輔 > 大學通用
圖書 > 金融與投資 > 金融理論
內容簡介
金融學是社會科學中最具有魅力的學科之一，因為無論是微觀層面的公司金融，還是巨觀層面的貨幣金融、國際金融等，都與人們的經濟生活緊密相關。20世紀90年代之後金融時間序列分析方法在金融領域也得到了廣泛的套用和發展。 所以選擇合適的教材就成為教師教學和學生學習的一個關鍵環節。本教材內容涵蓋金融計量的主要分析方法，同時強調理論與實際套用相結合，並且套用的實際例子大部分以中國的經濟金融數據為主，並包括非線性金寸間序列分析方法等金融計量前沿知識。同時在編寫過程中， 本書適合用作金融學、經濟學和工商管理等專業的研究生或高年級本科生教材，對於有計量經濟學基礎或者正在學習計量經濟學基礎課程的學生，本書不失為一本很好的學用書。另外，對於具有一定金融學或經濟學基礎的從業人員和科研工作者，本書也可以作為一本案頭參考書。
目錄
第1章 金融計量學介紹
導讀
1.1 金融時間序列的定義與實例
1.2 金融時間序列分析中的基本概念
1.3 金融計量軟體介紹
練習 1
本章參考文獻
第2章 差分方程、滯後運算與動態模型
導讀
2.1 一階差分方程
2.2 動態乘數與脈衝回響函式
2.3 高階差分方程
2.4 滯後運算元與滯後運算法
練習 2
本章參考文獻
第3章 平穩金融時間序列： AR模型
導讀
3.1 基本概念
3.2 一階自回歸模型（AR(1) process）
3.3 二階自回歸模型（AR(2) process）
3.4 p階自回歸模型（AR(p) process）
練習 3
本章參考文獻
第4章 平穩金融時間序列： ARMA模型
導讀
4.1 移動平均過程（MA Process）
4.2 自回歸移動平均過程（ARMA Processes）
4.3 部分自相關函式（Partial Autocorrelations）
4.4 樣本自相關與部分自相關函式
4.5 自相關性檢驗
4.6 ARMA模型的實證分析及套用
4.7 實例套用：中國CPI通脹率的AR模型
練習 4
本章參考文獻
第5章 非平穩時間序列模型
導讀
5.1 確定性趨勢模型
5.2 隨機性趨勢模型
5.3 去除趨勢的方法
練習5
本章參考文獻
第6章 單位根檢驗法
導讀
6.1 DF單位根檢驗法
6.2 ADF單位根檢驗法
6.3 其它單位根檢驗法
6.4 各種單位根檢驗法的套用
練習6
本章參考文獻
第7章 向量自回歸(VAR)模型
導讀
7.1 向量自回歸（VAR）模型介紹
7.2 VAR模型的估計與相關檢驗
7.3 格蘭傑因果關係
7.4 向量自回歸（VAR）模型與脈衝相應分析
7.5 VAR模型與方差分解
練習7
本章參考文獻
第8章 結構向量自回歸（SVAR）模型
導讀
8.1 結構向量自回歸（SVAR）模型的基本介紹
8.2 SVAR模型的基本識別方法
8.3 SVAR模型的三種類型
8.4 SVAR模型的估計方法總結
8.5 SVAR與縮減VAR模型的脈衝回響及方差分解比較
練習8
本章參考文獻
第9章 協整與誤差修正模型
導讀
9.1 協整與誤差修正模型的基本定義
9.2 Engle-Granger協整分析方法
9.3 向量ADF模型與協整分析
9.4 向量誤差修正模型(VECM)
9.5 確定性趨勢與協整分析
9.6 Johansen協整分析方法
9.7 VECM的估計與統計推斷
9.8 Johansen協整分析方法的套用
練習9
本章參考文獻
第10章 金融計量中的條件異方差模型
導讀
10.1 背景介紹
10.2 ARCH模型
10.3 GARCH模型
10.4 非對稱GARCH模型
10.5 其它GARCH模型
練習10
本章參考文獻
第11章 非線性金融時間序列模型
導讀
11.1 非線性時間序列模型介紹
11.2 馬爾可夫區制轉移模型（Markov Switching Models）
11.3 門限模型(Threshold Models)
練習11
本章參考文獻
附錄A 1 矩陣代數與經典線性回歸模型
導讀
A1.1 矩陣代數
A1.2 經典線性回歸模型的基本假設
A1.3 經典線性回歸模型的普通最小二乘估計
練習12
附錄A 2 統計表
導讀
1.1 金融時間序列的定義與實例
1.2 金融時間序列分析中的基本概念
1.3 金融計量軟體介紹
練習 1
本章參考文獻
第2章 差分方程、滯後運算與動態模型
導讀
2.1 一階差分方程
2.2 動態乘數與脈衝回響函式
2.3 高階差分方程
2.4 滯後運算元與滯後運算法
練習 2
本章參考文獻
第3章 平穩金融時間序列： AR模型
導讀
3.1 基本概念
3.2 一階自回歸模型（AR(1) process）
3.3 二階自回歸模型（AR(2) process）
3.4 p階自回歸模型（AR(p) process）
練習 3
本章參考文獻
第4章 平穩金融時間序列： ARMA模型
導讀
4.1 移動平均過程（MA Process）
4.2 自回歸移動平均過程（ARMA Processes）
4.3 部分自相關函式（Partial Autocorrelations）
4.4 樣本自相關與部分自相關函式
4.5 自相關性檢驗
4.6 ARMA模型的實證分析及套用
4.7 實例套用：中國CPI通脹率的AR模型
練習 4
本章參考文獻
第5章 非平穩時間序列模型
導讀
5.1 確定性趨勢模型
5.2 隨機性趨勢模型
5.3 去除趨勢的方法
練習5
本章參考文獻
第6章 單位根檢驗法
導讀
6.1 DF單位根檢驗法
6.2 ADF單位根檢驗法
6.3 其它單位根檢驗法
6.4 各種單位根檢驗法的套用
練習6
本章參考文獻
第7章 向量自回歸(VAR)模型
導讀
7.1 向量自回歸（VAR）模型介紹
7.2 VAR模型的估計與相關檢驗
7.3 格蘭傑因果關係
7.4 向量自回歸（VAR）模型與脈衝相應分析
7.5 VAR模型與方差分解
練習7
本章參考文獻
第8章 結構向量自回歸（SVAR）模型
導讀
8.1 結構向量自回歸（SVAR）模型的基本介紹
8.2 SVAR模型的基本識別方法
8.3 SVAR模型的三種類型
8.4 SVAR模型的估計方法總結
8.5 SVAR與縮減VAR模型的脈衝回響及方差分解比較
練習8
本章參考文獻
第9章 協整與誤差修正模型
導讀
9.1 協整與誤差修正模型的基本定義
9.2 Engle-Granger協整分析方法
9.3 向量ADF模型與協整分析
9.4 向量誤差修正模型(VECM)
9.5 確定性趨勢與協整分析
9.6 Johansen協整分析方法
9.7 VECM的估計與統計推斷
9.8 Johansen協整分析方法的套用
練習9
本章參考文獻
第10章 金融計量中的條件異方差模型
導讀
10.1 背景介紹
10.2 ARCH模型
10.3 GARCH模型
10.4 非對稱GARCH模型
10.5 其它GARCH模型
練習10
本章參考文獻
第11章 非線性金融時間序列模型
導讀
11.1 非線性時間序列模型介紹
11.2 馬爾可夫區制轉移模型（Markov Switching Models）
11.3 門限模型(Threshold Models)
練習11
本章參考文獻
附錄A 1 矩陣代數與經典線性回歸模型
導讀
A1.1 矩陣代數
A1.2 經典線性回歸模型的基本假設
A1.3 經典線性回歸模型的普通最小二乘估計
練習12
附錄A 2 統計表
