基于EVIEWS的金融计量学

封面 1
书名 3
版权 4
前言 5
目录 6
第1章 金融数据分析初步 9
1.1金融计量研究的步骤与任务 10
1.2金融时间序列 12
1.3金融计量软件Eviews介绍 15
1.4案例介绍 21
第2章 平稳时序模型 24
2.1自回归模型AR 24
2.2移动平均模型 MA 32
2.3自回归移动平均模型ARMA 32
2.4自回归单整移动平均模型ARIMA 35
2.5 Eviews案例 36
第3章 非平稳时序模型 43
3.1时间趋势模型及去除趋势法 43
3.2随机趋势模型及差分法 45
3.3单位根检验 48
3.4 Eviews案例 58
第4章 ARIMA模型应用案例——通货膨胀预测分析 62
4.1利用Eviews进行预测的理论背景 62
4.2在Eviews中如何进行预测分析 71
4.3利用Eviews进行中国CPI通胀预测的示例 73
第5章 多维动态模型VAR 80
5.1 VAR模型介绍 80
5.2 VAR模型的属性 82
5.3 VAR模型的估计与相关检验 86
5.4格兰杰因果关系 89
5.5 VAR模型的脉冲响应分析 91
5.6 VAR模型与方差分解 95
5.7 Eviews案例 97
第6章 协整分析 108
6.1协整的基本定义 108
6.2 Engle-Granger协整分析方法 111
6.3 VECM Johansen协整分析方法 114
6.4 Eviews案例 124
第7章GARCH族模型 133
7.1 ARCH模型 134
7.2 GARCH模型 136
7.3 GARCH模型的其他形式 138
7.4案例分析 141
第8章 资产定价模型与估计 145
8.1 CAPM理论回顾 145
8.2 CAPM实证检验方法 148
8.3多因素资产定价模型 152
8.4资产定价模型的检验与Eviews 154
第9章 事件研究法 166
9.1事件研究概述 167
9.2收益率估计 169
9.3统计检验 172
9.4事件研究法与Eviews 175
第10章 面板数据回归模型 195
10.1横截面和时期自变量 197
10.2面板数据模型中的自回归过程 198
10.3固定和随机效应 199
10.4广义最小二乘法 200
10.5工具变量 203
10.6稳健协方差系数 205
10.7 Eviews案例 207
第11章 三因素资产模型与Eviews：综合案例 215
11.1三因素资产定价模型 215
11.2三因素模型的实证步骤 217
11.3三因素模型实证分析与Eviews 219
附录1统计学与矩阵代数回顾 232
F1.1概率和统计知识回顾 232
F1.2矩阵代数知识回顾 247
附录2回归分析 257
F2.1回归分析基本模型及假设 257
F2.2最小二乘法估计基本模型 258
F2.3估计量的精确度和拟合优度 260
F2.4假设检验 261
F2.5 Eviews案例 263 1 (p1): 第1章 金融数据分析初步
2 (p1-1): 1.1金融计量研究的步骤与任务
4 (p1-2): 1.2金融时间序列
7 (p1-3): 1.3金融计量软件Eviews介绍
13 (p1-4): 1.4案例介绍
16 (p2): 第2章 平稳时序模型
16 (p2-1): 2.1自回归模型AR
24 (p2-2): 2.2移动平均模型 MA
24 (p2-3): 2.3自回归移动平均模型ARMA
27 (p2-4): 2.4自回归单整移动平均模型ARIMA
28 (p2-5): 2.5 Eviews案例
35 (p3): 第3章 非平稳时序模型
35 (p3-1): 3.1时间趋势模型及去除趋势法
37 (p3-2): 3.2随机趋势模型及差分法
40 (p3-3): 3.3单位根检验
50 (p3-4): 3.4 Eviews案例
54 (p4): 第4章 ARIMA模型应用案例——通货膨胀预测分析
54 (p4-1): 4.1利用Eviews进行预测的理论背景
63 (p4-2): 4.2在Eviews中如何进行预测分析
65 (p4-3): 4.3利用Eviews进行中国CPI通胀预测的示例
72 (p5): 第5章 多维动态模型VAR
72 (p5-1): 5.1 VAR模型介绍
74 (p5-2): 5.2 VAR模型的属性
78 (p5-3): 5.3 VAR模型的估计与相关检验
81 (p5-4): 5.4格兰杰因果关系
83 (p5-5): 5.5 VAR模型的脉冲响应分析
87 (p5-6): 5.6…