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金融计量学：时间序列分析视角/21世纪高等院校金融学教材新系

作者: 张成思著

出版社: 东北财经大学出版社

出版时间: 2008-07

版次: 1

ISBN: 9787811222739

定价: 28.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 251页

字数: 413千字

正文语种: 简体中文

丛书: 21世纪高等院校金融学教材新系

分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>经济

1 张插图图片

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　　金融学是社会科学中最具有魅力的学科之一，因为无论是微观层面的公司金融，还是宏观层面的货币金融、国际金融等，都与人们的经济生活紧密相关。20世纪90年代之后金融时间序列分析方法在金融领域也得到了广泛的应用和发展。所以选择合适的教材就成为教师教学和学生学习的一个关键环节。本教材内容涵盖金融计量的主要分析方法，同时强调理论与实际应用相结合，并且应用的实际例子大部分以中国的经济金融数据为主，并包括非线性金寸间序列分析方法等金融计量前沿知识。同时在编写过程中，把涉及到的比较繁难内容以简单浅显的语言形式和容易理解的图表形式解读出来，并且结合金融计量软件讲解一些具体数据处理和回归操作过程，形式新颖，期望使读者阅而不烦。本书适合用作金融学、经济学和工商管理等专业的研究生或高年级本科生教材，对于有计量经济学基础或者正在学习计量经济学基础课程的学生，本书不失为一本很好的学用书。另外，对于具有一定金融学或经济学基础的从业人员和科研工作者，本书也可以作为一本案头参考书。　　张成思，中国人民大学财政金融学院副教授。
　　英国曼彻斯特大学经济学博士，英国皇家经济学会成员，中国财政金融政策研究中心研究员，中国人民大学财政金融学院金融学—数学双学位实验班项目负责人，国家外汇管理局和世界银行受邀专家，JMCB、ManchesterSchool等多个国际SSCI期刊匿名审稿人。研究方向为金融时间序列分析、通货膨胀动态机制与货币政策分析等。近年来多篇文章发表于JournalofMoney、CreditandBanking、EmpiricalEconomics、AppliedEconomicsLetters、China＆WorldEconomy等SSCI国际期刊，以及《经济研究》、《金融研究》、《经济理论与经济管理》、《管理世界》、《数量经济技术经济研究》等中文核心期刊，并有多篇英文文章收录于国际ISTP检索，同时是《初级计量经济学》、《初级计量经济学——EViews的应用》和“国际金融》等双语教材的中文作者。曾在英国曼彻斯特大学经济学院讲授《计量经济学》、《高级统计学》和《宏观经济学》等课程，在中国人民大学开设的课程有《金融计量学》、《时间序列分析》、《国际金融》和《金融专业英语》等。第1章金融计量学介绍
导读
1.1金融时间序列的定义与实例
1.2金融时间序列分析中的基本概念
1.3金融计量软件介绍
练习1
本章参考文献
第2章差分方程、滞后运算与动态模型
导读
2.1一阶差分方程
2.2动态乘数与脉冲响应函数
2.3高阶差分方程
2.4滞后算子与滞后运算法
练习2
本章参考文献
第3章平稳金融时间序列：AR模型
导读
3.1基本概念
3.2一阶自回归模型（AR(1)process）
3.3二阶自回归模型（AR(2)process）
3.4p阶自回归模型（AR(p)process）
练习3
本章参考文献
第4章平稳金融时间序列：ARMA模型
导读
4.1移动平均过程（MAProcess）
4.2自回归移动平均过程（ARMAProcesses）
4.3部分自相关函数（PartialAutocorrelations）
4.4样本自相关与部分自相关函数
4.5自相关性检验
4.6ARMA模型的实证分析及应用
4.7实例应用：中国CPI通胀率的AR模型
练习4
本章参考文献
第5章非平稳时间序列模型
导读
5.1确定性趋势模型
5.2随机性趋势模型
5.3去除趋势的方法
练习5
本章参考文献
第6章单位根检验法
导读
6.1DF单位根检验法
6.2ADF单位根检验法
6.3其它单位根检验法
6.4各种单位根检验法的应用
练习6
本章参考文献
第7章向量自回归(VAR)模型
导读
7.1向量自回归（VAR）模型介绍
7.2VAR模型的估计与相关检验
7.3格兰杰因果关系
7.4向量自回归（VAR）模型与脉冲相应分析
7.5VAR模型与方差分解
练习7
本章参考文献
第8章结构向量自回归（SVAR）模型
导读
8.1结构向量自回归（SVAR）模型的基本介绍
8.2SVAR模型的基本识别方法
8.3SVAR模型的三种类型
8.4SVAR模型的估计方法总结
8.5SVAR与缩减VAR模型的脉冲响应及方差分解比较
练习8
本章参考文献
第9章协整与误差修正模型
导读
9.1协整与误差修正模型的基本定义
9.2Engle-Granger协整分析方法
9.3向量ADF模型与协整分析
9.4向量误差修正模型(VECM)
9.5确定性趋势与协整分析
9.6Johansen协整分析方法
9.7VECM的估计与统计推断
9.8Johansen协整分析方法的应用
练习9
本章参考文献
第10章金融计量中的条件异方差模型
导读
10.1背景介绍
10.2ARCH模型
10.3GARCH模型
10.4非对称GARCH模型
10.5其它GARCH模型
练习10
本章参考文献
第11章非线性金融时间序列模型
导读
11.1非线性时间序列模型介绍
11.2马尔可夫区制转移模型（MarkovSwitchingModels）
11.3门限模型(ThresholdModels)
练习11
本章参考文献
附录A1矩阵代数与经典线性回归模型
导读
A1.1矩阵代数
A1.2经典线性回归模型的基本假设
A1.3经典线性回归模型的普通最小二乘估计
练习12
附录A2统计表
内容简介:
　　金融学是社会科学中最具有魅力的学科之一，因为无论是微观层面的公司金融，还是宏观层面的货币金融、国际金融等，都与人们的经济生活紧密相关。20世纪90年代之后金融时间序列分析方法在金融领域也得到了广泛的应用和发展。所以选择合适的教材就成为教师教学和学生学习的一个关键环节。本教材内容涵盖金融计量的主要分析方法，同时强调理论与实际应用相结合，并且应用的实际例子大部分以中国的经济金融数据为主，并包括非线性金寸间序列分析方法等金融计量前沿知识。同时在编写过程中，把涉及到的比较繁难内容以简单浅显的语言形式和容易理解的图表形式解读出来，并且结合金融计量软件讲解一些具体数据处理和回归操作过程，形式新颖，期望使读者阅而不烦。本书适合用作金融学、经济学和工商管理等专业的研究生或高年级本科生教材，对于有计量经济学基础或者正在学习计量经济学基础课程的学生，本书不失为一本很好的学用书。另外，对于具有一定金融学或经济学基础的从业人员和科研工作者，本书也可以作为一本案头参考书。
作者简介:
　　张成思，中国人民大学财政金融学院副教授。
　　英国曼彻斯特大学经济学博士，英国皇家经济学会成员，中国财政金融政策研究中心研究员，中国人民大学财政金融学院金融学—数学双学位实验班项目负责人，国家外汇管理局和世界银行受邀专家，JMCB、ManchesterSchool等多个国际SSCI期刊匿名审稿人。研究方向为金融时间序列分析、通货膨胀动态机制与货币政策分析等。近年来多篇文章发表于JournalofMoney、CreditandBanking、EmpiricalEconomics、AppliedEconomicsLetters、China＆WorldEconomy等SSCI国际期刊，以及《经济研究》、《金融研究》、《经济理论与经济管理》、《管理世界》、《数量经济技术经济研究》等中文核心期刊，并有多篇英文文章收录于国际ISTP检索，同时是《初级计量经济学》、《初级计量经济学——EViews的应用》和“国际金融》等双语教材的中文作者。曾在英国曼彻斯特大学经济学院讲授《计量经济学》、《高级统计学》和《宏观经济学》等课程，在中国人民大学开设的课程有《金融计量学》、《时间序列分析》、《国际金融》和《金融专业英语》等。
目录:
第1章金融计量学介绍
导读
1.1金融时间序列的定义与实例
1.2金融时间序列分析中的基本概念
1.3金融计量软件介绍
练习1
本章参考文献
第2章差分方程、滞后运算与动态模型
导读
2.1一阶差分方程
2.2动态乘数与脉冲响应函数
2.3高阶差分方程
2.4滞后算子与滞后运算法
练习2
本章参考文献
第3章平稳金融时间序列：AR模型
导读
3.1基本概念
3.2一阶自回归模型（AR(1)process）
3.3二阶自回归模型（AR(2)process）
3.4p阶自回归模型（AR(p)process）
练习3
本章参考文献
第4章平稳金融时间序列：ARMA模型
导读
4.1移动平均过程（MAProcess）
4.2自回归移动平均过程（ARMAProcesses）
4.3部分自相关函数（PartialAutocorrelations）
4.4样本自相关与部分自相关函数
4.5自相关性检验
4.6ARMA模型的实证分析及应用
4.7实例应用：中国CPI通胀率的AR模型
练习4
本章参考文献
第5章非平稳时间序列模型
导读
5.1确定性趋势模型
5.2随机性趋势模型
5.3去除趋势的方法
练习5
本章参考文献
第6章单位根检验法
导读
6.1DF单位根检验法
6.2ADF单位根检验法
6.3其它单位根检验法
6.4各种单位根检验法的应用
练习6
本章参考文献
第7章向量自回归(VAR)模型
导读
7.1向量自回归（VAR）模型介绍
7.2VAR模型的估计与相关检验
7.3格兰杰因果关系
7.4向量自回归（VAR）模型与脉冲相应分析
7.5VAR模型与方差分解
练习7
本章参考文献
第8章结构向量自回归（SVAR）模型
导读
8.1结构向量自回归（SVAR）模型的基本介绍
8.2SVAR模型的基本识别方法
8.3SVAR模型的三种类型
8.4SVAR模型的估计方法总结
8.5SVAR与缩减VAR模型的脉冲响应及方差分解比较
练习8
本章参考文献
第9章协整与误差修正模型
导读
9.1协整与误差修正模型的基本定义
9.2Engle-Granger协整分析方法
9.3向量ADF模型与协整分析
9.4向量误差修正模型(VECM)
9.5确定性趋势与协整分析
9.6Johansen协整分析方法
9.7VECM的估计与统计推断
9.8Johansen协整分析方法的应用
练习9
本章参考文献
第10章金融计量中的条件异方差模型
导读
10.1背景介绍
10.2ARCH模型
10.3GARCH模型
10.4非对称GARCH模型
10.5其它GARCH模型
练习10
本章参考文献
第11章非线性金融时间序列模型
导读
11.1非线性时间序列模型介绍
11.2马尔可夫区制转移模型（MarkovSwitchingModels）
11.3门限模型(ThresholdModels)
练习11
本章参考文献
附录A1矩阵代数与经典线性回归模型
导读
A1.1矩阵代数
A1.2经典线性回归模型的基本假设
A1.3经典线性回归模型的普通最小二乘估计
练习12
附录A2统计表

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