金融计量学大纲

《金融计量学》课程教学大纲

一、课程基本信息

课程名称：金融计量学

英文名称：Financial Econometrics

课程类别：学科基础课

学时：45

学分：3

适用对象: 金融学本科专业

考核方式：考试

先修课程：高等数学、线性代数、概率统计、统计学、宏观经济学、微观经济学、金融学、投资学、财务管理

二、课程简介

本课程是金融学的学科基础课，主要为后续的专业课和专业选修课奠定金融学定量分析和实证研究的方法论基础。其主要内容可以分为三大部分：第一部分是金融计量学基础，主要包括一元线性回归模型、多元线性回归模型、放宽基本假定后的回归模型、虚拟变量模型、非线性模型等内容；第二部分是金融时间序列模型，主要包括单位根检验、自回归移动平均（ARMA）模型、协整检验、修正误差模型（ECM）、广义自回归条件异方差（GARCH）模型等内容；第三部分是金融计量学的应用实例，主要向学生介绍国内学者对于有效市场假说(EMH)、资本资产定价模型（CAPM）和GARCH模型等三个问题所做的研究。

三、课程性质与教学目的

本课程是金融学或金融工程本科专业的学科基础课程，教学的主要目的在于向学生介绍现代金融计量学的基础理论、模型和方法，培养学生在经济金融理论的基础上，借助计量分析软件建立金融计量学模型的能力，拓宽学生分析、研究现实经济金融问题的思路，增强学生的数量分析和实际动手能力，从而为对我国金融市场进行实证研究打下坚实的基础。

四、教学内容及要求

第一章绪论

（一）目的与要求

1．介绍计量经济学与金融计量学的基本概念、研究内容及建模步骤

2．使学生在总体上对金融计量学建立初步的认识

3．使学生充分认识到金融计量学在金融学科中的地位和作用，培养学生的学习兴趣

（二）教学内容

第一节基本概念

1．金融计量学的发展历史与概念

2．金融计量学模型

3．金融计量学与计量经济学的关系

4．计量经济学在经济学科中的地位

5．计量经济学与其他学科之间的关系

6．金融计量学在金融学中的地位

7. 金融计量学的主要研究内容

第二节金融计量学模型的建模步骤和要点

1．理论模型的设计：确定模型的变量、确定模型的数学形式、确定模型待估参数的期望值

2．样本数据的收集：数据的类型、数据质量

3．模型参数的估计

4．模型的检验：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型预测检验5．金融计量学模型成功三要素：理论、方法与数据

6．金融计量学应用软件介绍：EViews、SPSS、SAS、GAUSS

第三节金融计量学模型的应用

1．结构分析

2．经济预测

3．政策评价

4．理论检验与发展

（三）思考与实践

1．什么是金融计量学？什么是计量经济学？两者的关系是什么？

2．计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？

3．为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系中的作用和地位是什么？

4．金融计量学的主要研究内容包括哪些？

5. 试结合一个具体金融问题说明建立与应用金融计量学模型的主要步骤。（四）教学方法与手段

课堂讲授、多媒体教学

第二章一元线性回归模型

（一）目的与要求

1．介绍回归分析、回归模型和最小二乘法的基本概念

2．重点讲解一元线性回归模型的基本参数估计方法与检验方法

3．使学生能够采用计量分析软件估计一元线性模型并进行相应的检验

（二）教学内容

第一节回归分析概述

1．回归分析基本概念：变量间的相互关系、相关分析与回归分析

2．总体回归函数：概念、总体回归线、回归系数

3．随机干扰项：引入随机干扰项的原因

4．样本回归函数：样本回归线、样本回归函数、残差、总体回归线与样本回归线的基本关系

第二节一元线性回归模型的参数估计

1．一元线性回归模型的基本假设：解释变量非随机、随机干扰项零均值、同方

差及不序列自相关、随机干扰项与解释变量不相关、随机干扰项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布、解释变量的样本方差趋于一个有限常数、回归模型正确设定

2．参数的普通最小二乘估计（OLS）：最小二乘原理

3．参数估计的最大似然法(ML)：最大似然原理

4．最小二乘估计量的性质：线性性、无偏性、有效性、渐近无偏性、一致性、渐近有效性

5．参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

第三节一元线性回归模型的统计检验

1．拟合优度检验：总体离差平方和的分解、可决系数的计算

2．变量的显著性检验：假设检验、t检验

3．参数的置信区间：参数置信区间的构造、缩小置信区间的方法

第四节一元线性回归分析的应用：预测问题

1．预测值条件均值或个别值的一个无偏估计

2．总体条件均值与个别值预测值的置信区间：总体条件均值预测值的置信区间、总体个别值预测值的置信区间

第五节实例：时间序列问题

1．中国居民人均消费模型

2．时间序列问题

（三）思考与实践

1．下列方程哪些是正确的？哪些是错误的？为什么？

⑴

⑵

⑶

⑷

⑸

⑹

⑺

⑻

2．判断正误并说明理由：

(1) 随机误差项ui和残差项ei是一回事

(2) 总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值

(3) 线性回归模型意味着变量是线性的

(4) 在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果

(5) 随机变量的条件均值与非条件均值是一回事

3．参数估计量的无偏性和有效性的含义是什么？从参数估计量的无偏性和有效性证明过程说明，为什么说满足基本假设的计量经济学模型的普通最小二乘参数估计量才具有无偏性和有效性？

4．对模型，试证明：

（1），从而：

（2）

（3）；即残差与的估计值之积的和为零。

5．证明：；其中R2是一元线性回归模型的判定系数，是y与x的相关系数。6．下表给出了1988年9个工业国的名义利率（Y）与通货膨胀率（X）的数据：

国家 Y（%） X（%）

澳大利亚 11.9 7.7

加拿大 9.4 4.0

法国 7.5 3.1

德国 4.0 1.6

意大利 11.3 4.8

墨西哥 66.3 51.0

瑞典 2.2 2.0

英国 10.3 6.8

美国 7.6 4.4

资料来源：原始数据来自国际货币基金组织出版的《国际金融统计》

要求：

（1）以利率为纵轴、通货膨胀率为横轴做图；

（2）用OSL进行回归分析，写出求解步骤；

（3）如果实际利率不变，则名义利率与通货膨胀率的关系如何？

上机实验一：一元线性回归模型分析

（四）教学方法与手段

课堂讲授、课堂练习、实验教学、多媒体教学

第三章多元线性回归模型

（一）目的与要求

1．介绍多元回归分析、多元回归模型的基本概念

2．重点讲解多元线性回归模型的基本参数估计方法与检验方法

3．使学生能够采用计量分析软件估计多元线性模型并进行相应的检验

（二）教学内容

第一节多元线性回归模型

1．多元线性回归模型：多元线性模型的矩阵表示

2．多元线性回归模型的基本假定：基本假定的矩阵表示

第二节多元线性回归模型的参数估计

1．普通最小二乘估计：普通最小二乘估计及其矩阵表示、离差形式的普通最小二乘估计、随机干扰项的方差的最小二乘估计

2．最大或然估计

3．参数估计量的性质：线性性、无偏性有效性

4．样本容量问题：最小样本容量、满足基本要求的样本容量

5．多元线性回归模型的参数估计实例

第三节多元线性回归模型的统计检验

1．拟合优度检验：可决系数与调整可决系数

2．变量的显著性检验（t检验）：t统计量、t检验

3．参数的置信区间：参数的置信区间的构造、缩小置信区间的方法

4．方程的显著性检验(F检验)：F检验的步骤、可决系数与F值的关系

第四节多元线性回归模型的预测

1．被解释变量条件均值的置信区间

2．被解释变量个别值的置信区间

第五节可以化为线性的多元非线性回归模型

1．模型的类型与变换：倒数模型、多项式模型与变量的直接置换法、幂函数模型、指数函数模型与函数变换法

2．非线性回归实例

第六节受约束回归

1．模型参数的线性约束：无约束回归模型、受约束回归模型、线性约束的F检验

2．对回归模型增加或减少解释变量

（三）思考与实践

1．观察下列方程并判断其变量是否呈线性？系数是否呈线性？或都是？或都不是？

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

2．多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？

3．为什么说最小二乘估计量是最优的线性无偏估计量？多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计的条件是什么？

4．对于多元线性回归模型，证明：

（1）

（2）

5．有如下生产函数：

（0.257） (0.219)

其中括号内数值为参数标准差。请检验以下零假设：

（1）产出量的资本弹性和劳动弹性是等同的；

（2）存在不变规模收益，即。

6．下表给出三变量模型的回归结果：

方差来源平方和（SS）自由度（d.f.）平方和的均值(MSS)

来自回归(ESS) 65965 ——

来自残差(RSS) ———

总离差(TSS) 66042 14

要求：

（1）样本容量是多少？

（2）求RSS？

（3）ESS和RSS的自由度各是多少？

（4）求和？

（5）检验假设：和对无影响。你用什么假设检验？为什么？

7．经研究发现，学生用于购买书籍及课外读物的支出与本人受教育年限和其家庭收入水平有关，对18名学生进行调查的统计资料如下表所示：

学生序号购买书籍及课外读物支出（元/年）

受教育年限（年）

家庭月可支配收入（元/月）

1 450.5 4 171.2

2 507.7 4 174.2

3 613.9 5 204.3

4 563.4 4 218.7

5 501.5 4 219.4

6 781.5

7 240.4

7 541.8 4 273.5

8 611.1 5 294.8

9 1222.1 10 330.2

10 793.2 7 333.1

11 660.8 5 366.0

12 792.7 6 350.9

13 580.8 4 357.9

14 612.7 5 359.0

15 890.8 7 371.9

16 1121.0 9 435.3

17 1094.2 8 523.9

18 1253.0 10 604.1

要求：

（1）试求出学生购买书籍及课外读物的支出与受教育年限和家庭收入水平的估计的回归方程：

（2）对的显著性进行t检验；计算和；

（3）假设有一学生的受教育年限年，家庭收入水平，试预测该学生全年购买书籍及课外读物的支出，并求出相应的预测区间（α=0.05）。

上机实验二：多元线性回归模型分析（一）

上机实验三：多元线性回归模型分析（二）

（四）教学方法与手段

课堂讲授、课堂练习、实验教学、多媒体教学

第四章经典线性回归模型的进一步讨论：放宽基本假定

（一）目的与要求

1．介绍异方差、序列自相关、多重共线性和随机解释变量的基本概念

2．重点讲解放宽基本假定后的修正方法

3．使学生能够采用计量分析软件对不满足基本假定的线性回归模型进行修正（二）教学内容

第一节异方差性

1．异方差的类型：单调递增型、单调递减型、复杂型

2．实际经济问题中的异方差性：横截面数据

3．异方差性的后果：参数估计非有效、变量的显著性检验失去意义、模型的预测失效

4．异方差性的检验：图示检验法、Park与Gleiser检验、G-Q检验、White检验

5．异方差的修正：加权最小二乘法（WLS）

6．案例：中国农村居民人均消费函数

第二节序列相关性

1．序列相关性的概念：一阶自回归、一阶自回归系数

2. 实际经济问题中的序列相关性：经济变量固有的惯性、模型设定的偏误、数据的“编造”

3．序列相关性的后果：参数估计非有效、变量的显著性检验失去意义、模型的预测失效

4．序列相关性的检验：图示法、回归检验法、DW检验、GB检验或LM检验5．序列相关的补救：广义最小二乘法（GLS）、广义差分法（GDM）

6．虚假序列相关问题

7、案例分析：中国商品进口模型估计

第三节多重共线性

1．多重共线性的概念：完全多重共线性、近似多重共线性

2．实际经济问题中的多重共线性：经济变量相关的共同趋势、滞后变量的引入、样本资料的限制

3．多重共线性的后果：完全多重共线性下参数估计量不存在性、近似多重共线性下OLS估计量的方差变大、参数估计量经济含义不合理、变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义

4．多重共线性的检验：简单相关系数法、判定系数检验法、逐步回归法

5. 克服多重共线性的方法：排除引起共线性的变量、差分法、岭回归法

第四节随机解释变量问题

1．随机解释变量问题的概念：随机解释变量与随机干扰项独立、随机解释变量与随机干扰项同期无关但异期相关、随机解释变量与随机干扰项同期相关

2．实际经济问题中的随机解释变量问题：滞后变量模型

3. 随机解释变量的后果：参数估计量有偏或不一致

4. 工具变量（IV）法：工具变量的选取、工具变量的应用、IV估计量、IV估计量的一致性

5. 案例：中国居民人均消费函数

（三）思考与实践

1.什么是异方差性？举例说明经济现象中的异方差性。检验异方差性的方法思路是什么？

2. 什么是序列相关性？举例说明经济现象中序列相关性的存在。检验序列相关性的方法思路是什么？熟悉D.W.统计量的计算方法和查表判断。

3.什么是多重共线性？产生多重共线性的经济背景是什么？多重共线性的危害是什么？为什么会造成这些危害？检验多重共线性的方法思路是什么？有哪些克服方法？

4. 对于线性回归模型：，已知为一阶自回归形式：，

要求：证明的估计值为：

5. 证明下面方程中的误差项是同方差的。

，

其中：。

6.某上市公司的子公司的年销售额Yt与其总公司年销售额Xt的观测数据如下表：

序号 X Y 序号 X Y

1 127.3 20.96 11 148.3 24.54

2 130.0 21.40 12 146.4 24.30

3 132.7 21.96 13 150.2 25.00

4 129.4 21.52 14 153.1 25.64

5 135.0 22.39 15 157.3 26.36

6 137.1 22.76 16 160.

7 26.98

7 141.2 23.48 17 164.2 27.52

8 142.8 23.66 18 165.6 27.78

9 145.5 24.10 19 168.7 28.24

19 145.3 24.01 20 171.7 28.78

要求：

(1)用最小二乘法估计关于的回归方程；

(2)用D.W.检验分析随机项的一阶自相关性；

(3)用Durbin两步法估计回归模型的参数；

(4)直接用差分法估计回归模型的参数.

上机实验四：放宽基本假定的线性回归模型

（四）教学方法与手段

课堂讲授、课堂练习、实验教学、多媒体教学

第五章单方程模型的扩展问题

（一）目的与要求

1．介绍虚拟变量模型、滞后变量模型、非线性单方程模型的基本概念

2．重点讲解虚拟变量引入及使用方法

3．使学生能够采用计量分析软件估计虚拟变量模型、滞后变量模型及非线性单方程模型

（二）教学内容

第一节虚拟变量模型

1．虚拟变量的引入：加法方式、乘法方式、临界指标的虚拟变量的引入

2．虚拟变量的设置原则：每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该虚拟变量的类别少1、虚拟变量陷阱

第二节滞后变量模型

1．滞后变量模型：滞后效应与产生滞后效应的原因、分布滞后模型、自回归模型

2．分布滞后模型的参数估计：估计的困难、经验加权法、Almon多项式法、Koyck 法

3．自回归模型的参数估计：自回归模型的构造、自回归模型参数的估计

4．格兰杰因果关系检验：定义、检验方法、F统计量

第三节非线性单方程计量经济学模型

1．非线性单方程计量经济学模型概述：解释变量非线性问题、可以化为线性的包含参数非线性的问题

2．非线性普通最小二乘法：普通最小二乘原理、数值迭代法

（三）思考与实践

1．对包含常数项的季节变量模型运用最小二乘法时，如果模型中引入4个季节虚拟变量，其估计结果会出现什么问题？

2．滞后外生变量模型和滞后内生变量模型的概念是什么？

3．如何确定有限分布滞后模型中的滞后期长度？

4．考虑以下模型：

（在农村）

（在城镇）

若假设，即不论在农村或在城镇，模型中第二个系数、是相同的；如何检验这个假设？

上机实验五：虚拟变量模型与Granger因果检验

（四）教学方法与手段

课堂讲授、上机实验、实验教学、多媒体教学

第六章联立方程模型

（一）目的与要求

1．介绍联立方程模型的相关基本概念及应用

2．重点讲解联立方程模型变量的分类、结构式模型、简化式模型及间接最小二乘法估计法

3．使学生能够对联立方程模型的识别问题、工具变量（IV）估计和二阶段最小二乘估计法有初步了解

（二）教学内容

第一节联立方程计量经济学模型的提出

1．经济研究中的联立方程计量经济学问题：单方程计量经济学模型与联立方程计量经济学模型

2．计量经济学方法中的联立方程问题：随机解释变量问题、损失变量信息问题、损失方程之间的相关性信息问题

第二节联立方程计量经济学模型的若干基本概念

1．变量：内生变量、外生变量与先决变量

2．结构式模型：结构方程、结构参数

3．简化式模型：简化式方程、简化式参数

4．参数关系体系

第三节联立方程计量经济学模型的识别

1．识别的概念：识别的定义、不能识别、恰好识别、过度识别

2．结构式识别条件

3. 简化式识别条件

第四节联立方程计量经济学模型的单方程估计方法

1．狭义的工具变量法(IV)

2．间接最小二乘法(ILS)

3．两阶段最小二乘法(2SLS)

4．简单宏观经济模型实例演示

（三）思考与实践

1．为什么要建立联立方程模型，联立方程模型适用于什么样的经济现象？2．联立方程模型中的方程可以分为几类？其含义各是什么？

3．下列为一完备的联立方程计量经济学模型：

其中：M为货币供给量，Y为国内生产总值，P为价格总指数。

要求：（1）指出模型的内生变量、外生变量、先决变量；

（2）写出简化式模型，并导出结构式参数与简化式参数之间的关系；

4．已知简单的Keynesian收入决定模型如下：

（消费方程）

（投资方程）

（定义方程）

要求：（1）导出简化型方程；

（2）试证明：简化型参数是用来测定外生变量变化对内生变量所起的直接与间接的总影响（以投资方程的简化型为例来加以说明）。

（四）教学方法与手段

课堂讲授、多媒体教学

第七章单变量时间序列模型

（一）目的与要求

1．介绍单变量金融时间序列模型的相关基本概念及应用

2．重点金融数据平稳性检验、AR、MR及ARIMA模型的建模方法

3．使学生能够采用计量分析软件对金融时间序列数据建立模型并进行分析（二）教学内容

第一节金融时间序列的统计特征

1．金融资产价格与收益率的计算：资产价格、总收益率、净收益率、简单收益率、对数收益率、单期收益率、多期收益率、组合收益率

2．金融数据的理论分布：均匀分布、正态分布、对数正态分布

3．金融数据的实际分布特征：肥尾尖峰

4. 分析金融数据时的常用分布：t分布、混合正态分布、广义误差分布、Logistic 分布

第二节数据的平稳性及其检验

1．时间序列数据的平稳性：平稳性的定义、白噪声序列、随机游走序列

2．平稳性检验的图示判断：时间序列的时间路径图、自相关函数、样本自相关函数、样本自相关函数的分布、QLB统计量

3．平稳性的单位根检验：DF检验、ADF检验

4．单整：1阶单整、d价单整、非单整序列

5. 趋势平稳与差分平稳随机过程：虚假回归、确定性趋势、随机性趋势、趋势平稳过程、差分平稳过程

第三节随机时间序列分析模型

1．时间序列模型的基本概念：1阶自回归过程AR（1）、p阶自回归过程AR（p）、移动平均过程MA（q）、自回归移动平均过程ARMA（p）

2. 时间序列模型的适用性

3．随机时间序列模型的平稳性条件：AR（p）模型的平稳性条件、MA（q）模型的平稳性条件、ARMA（p）模型的平稳性条件

4．随机时间序列模型的识别：自相关函数ACF、偏相关函数PCF、AR（p）过程

的识别、MA（q）过程的识别、ARMA（p）过程的识别

5．随机时间序列模型的估计：AR（p）模型的Yule Walker方程估计、MA（q）模型的矩估计、ARMA（p）模型的矩估计、AR（p）模型的最小二乘估计

6. 随机时间序列模型的检验：残差序列的平稳性检验、AIC和SC准则

第四节协整与误差修正模型

1．长期均衡关系与协整：经济变量之间的长期均衡关系、非均衡误差、协整的定义

2．协整的检验：两变量协整的Engle-Granger检验、多变量协整的Johansen 检验

3.误差修正模型：误差修正模型的提出、误差修正模型的建立、误差修正模型的估计

（三）实践环节与课后练习

1.请描述平稳时间序列的条件。

2.单整变量的单位根检验为什么从DF检验发展到ADF检验？

3.有如下AR(2)随机过程：

问：该过程是否是平稳过程？

4.求MA(3)模型的自协方差和自相关函数。

5. 判断如下ARMA过程是否是平稳过程：

6.用图形及法检验1978-2002年居民消费总额时间序列的平稳性，数据如下：年份居民消费总额年份居民消费总额年份居民消费总额

1978 1759.1 1987 5961.2 1995 26944.5

1979 2005.4 1988 7633.1 1996 32152.3

1980 2317.1 1989 8523.5 1997 34854.6

1981 2604.1 1990 9113.2 1998 36921.1

1982 2867.9 1991 10315.9 1999 39334.4

1983 3182.5 1992 12459.8 2000 42895.6

1984 3674.5 1993 15682.4 2001 45898.1

1985 4589 1994 20809.8 2002 48534.5

1986 5175

上机实验六：单位根检验与ARMA模型估计

上机实验七：协整检验与误差修正模型（ECM）

（四）教学方法与手段

课堂讲授、课堂练习、实验教学、多媒体教学

第八章波动性模型

（一）目的与要求

1．介绍波动性的基本概念、常用的波动性模型的建模方法

2．重点GARCH模型的构造、估计及应用

3．使学生能够采用计量分析软件对估计波动性模型

（二）教学内容

第一节基本概念

1．金融市场风险：市场风险定义、市场风险在金融决策中的重要性

2. 波动性（Volatility）：含义

2．实际金融数据的一些基本特征：尖峰肥尾、波动集聚性、波动的持久性第二节常用的波动性模型

1．自回归条件异方差（ARCH）模型

2．广义自回归条件异方差（GARCH）模型

3．基础GARCH模型的扩展：非对称GARCH模型、GJR模型、EGARCH模型4．GARCH模型的估计

5. 随机波动性（SV）模型

6. 随机波动性模型的估计

（三）思考与实践

上机实验八：GARCH模型的估计

（四）教学方法与手段

课堂讲授、实验教学、多媒体教学

第九章金融计量学的应用实例

（一）目的与要求

1．介绍几个典型的金融计量学应用实例

2．重点这几个实例的研究思路和所应用的金融计量方法

3．提高学生在分析、解决金融问题时应用金融计量方法的能力。

（二）教学内容

第一节有效市场假说在我国股票市场的实证检验

1．有效市场市场假说(EMH)的含义

2. 国内影响比较大的研究

第二节资本资产定价模型（CAPM）在我国股票市场的实证检验

1．资本资产定价模型（CAPM）的理论含义

2. 国内影响比较大的实证研究

第三节 GARCH模型在我国股票市场中的应用

1．我国股票市场收益的实际分布特征

2. 国内影响比较大的实证研究

（三）思考与实践

研读三篇经典论文

（四）教学方法与手段

课堂讲授、多媒体教学

五、各教学环节学时分配

教学环节

教学时数

课程内容讲

课习

题

课讨

论

课实验其他教学环节小

计

第一章 2 2

第二章 7 1 2 10

第三章 9 1 4 14

第四章 7 1 2 10

第五章 4 2 6

第六章 4 4

第七章 8 1 4 13

第八章 5 2 7

第九章 4 4

复习 2 4

合计 52 4 16 72

六、推荐教材和教学参考资源

推荐教材：

李子奈、潘文卿.计量经济学（第二版）.北京：高等教育出版社，2005。

古扎拉蒂.计量经济学基础（第四版上、下册）.林少宫译.北京：中国人民大学出版社,2005。

参考书目：

1．李子奈.计量经济学.北京：高等教育出版社，2001。

2．张晓峒.计量经济学基础.天津：南开大学出版社，2001。

3．孙敬水、马淑琴.计量经济学.北京：清华大学出版社，2004。

4．于俊年.计量经济学.北京：对外经济贸易大学出版社，2000。

5．伍超标.经济计量学导论.北京：中国统计出版社，1998。

6. 李子奈等.高等计量经济学.北京：清华大学出版社，2000。

7．陆懋祖．高等时间序列经济计量学．上海：上海人民出版社，2004。8．[美]平狄克．经济模型与经济预测（第二版）．钱小军等译．北京：机械工业出版社，1999。

9．[美]坝贝尔、罗、麦金雷．金融市场计量经济学．朱平芳等译．上海：上海财经大学出版社，2003。

10. [英]特伦斯?C?米尔斯．金融时间序列的经济计量学模型(第2版)．俞卓菁译．北京：经济科学出版社，2002。

教学参考资源：

1.高等教育出版社《计量经济学》学习网站

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,:8088/jljjx/

2．西南财经大学-计量经济学精品课程申报网站

http://202.205.10.58/2005/guojia/jiliangjingjixue/Course/Index.htm 3．浙江工商大学-计量经济学精品课程申报网站

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/jpkc/C3/zjjs-2.htm

4．天津财经大学计量经济学的主题网站

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/netcourse/jiliang/

5．中国人民大学统计学系网站

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/

6．经济学家

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/

7．北京大学国际经济研究中心

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/cn/

8．清华大学经济研究中心

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/

9．清华大学中国金融研究中心

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/

10．吉林大学数量经济研究中心

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/index.asp

11．统计计算园地

武汉理工大学数学系与湖北省数量经济学会联合主办。

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/slx

12． List of Econometric Software links Econometrics Journal Online http://www.econ.vu.nl/econometriclinks/software.html

13．Journal of Applied Econometrics

http://qed.econ.queensu.ca/jae/

14．Elsevier's Handbook of Econometrics, Vol. 1-4

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/hes/books/02/menu02.htm

15． Royal Economic Society: Econometriclinks

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/

16． Egwald Web Services Ltd --Interactive multiple regression learning https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/statistics/statistics.php3

17．Free Econometrics Software for Easy Regression Analysis ("EasyREG International 2001")

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/~hbierens/EASYREG.HTM

18．Forecasting, data mining and complex systems analysis by GMDH approach Description of the inductive Group Method of Data Handling approach (GMDH), Kiev, Ukraine

http://come.to/GMDH

19．An economics education web site for instructors of all levels https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/

20．A guided tour of economics-related web sites, and regular columns and discussion forums

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/

21．An Introduction to Classical Econometric Theory

Provides excerpts from Paul Ruud's textbook, data sets, MATLAB code, exercise solutions, and answers to frequent questions

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/~ruud/cet/

22．Econometrics Laboratory- UC Berkeley

Website for TSP software and 2000 Nobel Prize Winner Daniel McFadden https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/eml/index.html

23．EDIRC: Econometric institutes, departments and associations

A directory of economics departments and organizations around the world http://ideas.uqam.ca/EDIRC/ectrix.html

24．Journal of Applied Econometrics

The resource site for the journal. Links to online abstracts and full papers, and to archived data sets

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/jae/

25．Website for Econometric Theory

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/et.htm

26．Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/journal-home.tcl?issn=10811826

27．Eviews Student Software

Official Eviews student software website. Links and product information https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/eviews3/eviews31s/evstud31.html

28．San Francisco Federal Reserve

Western regional data from the Federal Reserve

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/

29．Econometric Resources on the Net

Designed to assist econometrics students and practicing econometricians https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/~kane/econometrics/

30．Institute for Research on Poverty

Articles and data from the IRP

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/irp

31．QMS的计量经济学软件包 EVIEWS

Quantitative Micro Software - develops forecasting and econometric analysis software.

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,

32．Eviews使用指南

Eviews User Guide - EViews User Guide Download Adobe PDF Plug-in (Free) Starting EViews Opening an EViews Workfile Saving an Eviews Workfile Choosing the Observations (Sample Size) Printing Data with EViews Plotting Data with EViews Creating New Variables Estimating..

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/noblenr/EViews/eviews%20user%20guide.htm 33．TSP与EViews

Comparing TSP & Eviews

https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/products/tsp/compare.htm

大纲修订人：麦元勋修订日期：2005.12

大纲审定人：刘湘云审定日期：2005.12

厦门大学研究生课程教学大纲与教学计划

厦门大学研究生课程教学大纲与教学计划学院经济学院系（所）专业 课程名称（中文）高级金融经济学 课程名称 （英文） Advanced Econometrics 课程编码周学时 4 学 分 3 总学时56 开课对象学院硕、博研究生 任课教师 及职称 周颖刚教授；林娟助理教授 先修 课程 与 预备 知识 高级微观经济学I，高级宏观经济学I，微积分，概率论与数理统计 课程目标本课程旨在为经济学院各专业一年级研究生介绍现代金融学理论的微观基础。通过本课程的学习，学生将掌握金融学的两种主要研究方法：均衡分析法和无套利分析法，并掌握如何运用这两种方法对金融资产进行定价。 教材与主要参考书目教材：Jean-Pierre Danthine and John B. Donaldson, 2005, Intermediate Financial Theory (2nd ed), Elsevier Academic Press. 主要参考书： C.F. Huang and R. Litzenberger, 1988, Foundations for Financial Economics, Prentice Hall. LeRoy, Stephen F. and Jan Werner, 2001，Principles of Financial Economics, Cambridge University Press, Cambridge, UK. J. Campbell, A. Lo, A. MacKinlay, 1996, The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press. D. Duffie, 2001, Dynamic Asset Pricing Theory 3rd edition, Princeton University Press. J. Cochrane, 2001, Asset Pricing, Princeton University Press. 主要内容提要（请按章节填写） 本课程主要介绍资产定价和资产组合选择的相关内容。课程涵盖的主要内容包括：不确定性条件下消费者的决策（第三章），风险厌恶与投资决策（第四、五、六章），资本资产定价模型（第七章），Arrow-Debreu定价理论（第八、十章）以及套利定价理论（第十三章）等等。 教学进度安排 时间教学内容主讲人教学方式备注 第1周第1章：金融市场与金融机构的角色 第2章：资产定价面临的挑战 第３章：风险条件下的决策理论 周颖刚课堂讲授

金融计量分析期末复习

金融计量分析期末复习 一，考试题型 一，选择题（20分，10题，每题2分） 二，名词解释（20分，5题，每题4分） 三，计算题（30分，共3题，每题10分） 四，简答题（20分，共3题，6分，6分，8分） 五，程序结果分析题（10分，共1题） 二，名词解释 1. 估计量的无偏性 ：估计量抽样分布的数学期望等于总体参数的真值。如果总体参数为seta ，seta1为估计量，如果E(seta1)=seta ，那么seta1为seta 的无偏估计量。seta1也是一个随机变量，它取决于样本，根据所选样本的不同而变化。 2. 数据的季节性调整 季节性调整是指针对某些经济指标因受季节性因素影响而出现可预期的高峰或低谷所进行的调整。对经济指标作季节性调整有助于察觉其潜在趋势。通过自目前的变化中扣除过去数年的平均变动，可说明此上涨或下跌是否是不寻常的，或纯粹只是季节性现象。 3. 伪回归问题 伪回归是一组非平稳时间序列之间不存在协整关系时这一组变量构造的回归模型中可能出现的一种“假回归”。单位根检验由于传统的经济计量学方法对非平稳的时间序列不再适用,利用传统方法对计量模型进行统计推断时，许多参数的统计量的分布不再是标准分布,所作的回归被称为“伪回归”。 4. 混合横截面数据 混合横截面指的是跨期各个个体当做观测个案，因此有个假设各个时期观测对象的分布一样，本质上讲还是截面数据方法，跟面板数据不同。 5. 调整的决定系数 调整R 方的解释与R 方类似，不同的是：调整R 方同时考虑了样本量（n ）和回归中自变量的个数（k ）的影响，这使得调整R 方永远小于R 方，而且调整R 方的值不会由于回归中自变量个数的增加而越来越接近1。 6. 季节虚拟变量 7. 加权最小二乘法 加权最小二乘法是对原模型进行加权，使之成为一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数的一种数学优化技术。 8. 一阶滞后项 比如每年的GDP 数据分成三个部分的贡献 GDP=aK+bL+cA 滞后就是把前一期的数据也加进来 GDP=aK+bL+cA+GDP(-1) 如左边是2008年的GDP 右边的GDP(-1)就是一阶滞后 也就是2007的GDP 总体回归函数 给定解释变量X 条件下被解释变量Y 的期望轨迹称为总体回归线（population regression line ），或更一般地称为总体回归曲线（population regression curve ）。相应的函数())(|X f X Y E =称为(双变量)总体回归函数.

金融计量学复习重点及答案

金融计量学复习重点及 答案 集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]

《金融计量学》复习重点 考试题型： 一、名词解释题(每小题4分，共20分) 计量经济学：一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法 总体回归函数：是指在给定X i 下Y 分布的总体均值与X i 所形成的函数关系（或者说将总 体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数） 样本回归函数、 OLS 估计量 ：普通最小二乘法估计量 OLS 估计量可以由观测值计算 OLS 估计量是点估计量 一旦从样本数据取得OLS 估计值，就可以画出样本回归线 BLUE 估计量、BLUE ：最优线性无偏估计量, 在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量 拟合优度、拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例) 虚拟变量陷阱、 自变量中包含了过多的虚拟变量造成的错误；当模型中既有整体截距又对每一组都设有一个虚拟变量时，该陷阱就产生了。 或者说，由于引入虚拟变量带来的完全共线性现象就是虚拟变量陷阱 （(如果有m 种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量，否则会导致多重共线性。称作虚拟变量陷阱。)） ??)X |E(Y ?) )X |E(Y ( ??? :SRF 2 211i 21i 21的估计量。是的估计量； 是的估计量；是其中相对于ββββββββi i i i Y X X Y +=+=

方差分析模型、方差分析模型是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的而建立的一种模型。 协方差分析模型、一般进行方差分析时，要求除研究的因素外应该保证其他条件的一致。作动物实验往往采用同一胎动物分组给予不同的处理，研究不同处理对研究对象的影响就是这个道理。 多重共线性 多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系. 分为完全多重共线性和不完全多重共线性 自相关：在古典线性回归模型中，我们假定随机扰动项序列的各项之间，如果这一假定不 满足，则称之为自相关。即用符号表示为： 自相关常见于时间序列数据。 异方差、 异方差性是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质BLUE ，线性回归模型的一个重要假定是：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即服从相同的方差。如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。 随机误差项： 模型中没有包含的所有因素的代表 例： Y — 消费支出 X —收入 、 — —参数 u —随机误差项 cov(,)()0i j i j E i j μμμμ=≠≠存在u X Y ++=βααβ

金融统计学练习题

第一章金融统计学概述 一、名词解释 1、金融：指货币的发行、流通和回笼,贷款的发放和收回,存款的存入和提取,汇兑的往来、有价证券的发行与转让等经济活动。简言之，是指货币流通和信用活动以及与之相联系的经济活动的总称。 2、狭义的金融：是指现金或资金的融通即信用货币的融通。 3、广义的金融：是由融资的工具、融资的形式、融资的主体、融资的中介机构和融资 的网络场所等要素构成。 4、金融统计：是对金融活动及其规律性进行研究的一种方法，是金融统计工作、金融统计资料、金融统计学的总称。 5、商业信用：企业在正常的经营活动和商品交易中由于延期付款或预收帐款所形成的企业常见的信贷关系。 6、银行信用：是指以银行为中介，以存款等方式筹集货币资金，以贷款方式对国民经济各部门、各企业提供资金的一种信用形式。 二、填空题 1.金融统计以金融现象的数量方面为其研究对象，以金融现象为其研究范围。而金融现象是指货币资金的融通现象，主要包括货币流通现象和以银行信用为主的各种信用现象。 2．金融统计分析方法主要有金融统计指标法、金融统计综合分析法、金融统计预测分析法。 3．选择金融统计分组标志时应遵循两个原则：第一，根据统计研究的目的来选择。第二，必须根据研究对象的特点，选择最本质的标志。 三、简答题 1. 什么是金融统计学？它与社会经济统计学原理、经济统计学及其他部门统计学有何区别? 答：金融统计学是研究金融统计资料搜集、整理、分析的原理的方法与科学。它以特定的金融现象的数量为研究对象，研究金融统计工作中的基本规律，阐述金融统计的性质，明确金融统计工作的基本方针，确定金融统计的范围。 金融统计学作为一门专业统计学，不同于社会经济统计学原理，也不同于经济统计学和其他部门统计学。首先，金融统计学与社会统计学原理之间是一般统计原理与具体统计方法论的关系。其次，金融统计学与经济统计学是个别与一般、个性与共性的关系。再次，金融统计学与一般的部门统计学既有区别又有联系。 2．金融统计的性质有哪些? 答：金融统计学作为一门以金融计量为特殊研究对象的专业统计，有以下几个基本性质：第一，金融统计是从总体上对客观金融现象进行研究的。第二，金融统计研究金融领域内客观现象的现状及发展过程。第三，金融统计必须定性分析和定量分析相结合，才能有效地揭示金融活动的规律。第四，金融统计研究的目的在于探寻金融活动的规律，应用这种规律性的认识进行科学预测，为有关决策部门提供依据，从而促进金融更好地发展。 3．金融统计汇总有哪几种组织形式？

计量经济学复习要点1

计量经济学复习要点 第1章 绪论 数据类型：截面、时间序列、面板 用数据度量因果效应，其他条件不变的概念 习题：C1、C2 第2章 简单线性回归 回归分析的基本概念，常用术语 现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。 简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x y ++=10??ββ--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x y 10???ββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体 中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。 线性回归的含义 线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数） 线性回归模型的基本假设 简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定） 普通最小二乘法（原理、推导） 最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。

金融计量-金融数据的平稳性检验

实验报告三金融数据的平稳性检验 一、实验目的 理解经济时间序列存在的不平稳性。掌握ADF检验平稳性的方法。认识不平稳的序列容易导致伪回归问题，掌握为解决伪回归问题引出的协整检验，协整的概念和具体的协整检验过程。协整描述了变量之间的长期关系，为了进一步研究变量之间的短期均衡是否存在，掌握误差纠正模型方法。理解变量之间的因果关系的计量意义，掌握格兰杰因果检验方法。 二、实验步骤 1.数据选取与下载 本实验选取中国上海证券市场A股成分指数上证180和深圳证券市场A股成分指数深证300作为研究对象。分别从财经网站上下载了2010年5月4号到2016年4月19号这将近6年的上证180和深证300的数据，共1448个。其中，上证180指数以下记为sha，深证300指数以下记为sza。 2.平稳性检验 将sha和sza的数据导入Eviews软件。分别用折线图、直方图和ADF检验三种方法对数据的平稳性进行检验。 (1)折线图 利用Eviews软件作出sha与sza的折线图如图 1所示。由折线图可以看出，sha与sza的走势基本一致，有较强的相关性。但是并不能看出sha与sza是否平稳。

图 1 sha与sza的分布折线图 (2)直方图 利用Eviews软件作出sha的直方图如图 2所示。从图中可以看出，数据的分布为右偏，远非正态分布。而且其JB统计量为888.6615，JB统计量越趋向于0，数据越是符合正态分布，也就是说数据越平稳，所以sha数据并不平稳。 图 2 sha分布直方图 利用Eviews软件作出sza的直方图如图 3所示。从图中可以看出，数据的分布也为右偏，而非正态分布。而且其JB统计量为981.6901，比sha的JB统计量888.6615还大，所以sza数据并不平稳，并且比sha更不平稳。

金融计量学 习题3答案

金融计量学习题三 一、填空题： 1．平稳性检验的方法有___时间路径图法_______、__自相关系数法________和__单位根检验法________。 2．单位根检验的方法有：__DF检验________和___ADF检验_______。 3．当随机误差项不存在自相关时，用_____DF检验_____进行单位根检验；当随机误差项存在自相关时，用__ADF检验__进行单位根检验。 4．EG检验拒绝零假设说明___被检验变量之间存在协整关系_______。 5．DF检验的零假设是说被检验时间序列__非平稳________。 6．协整性检验的方法有EG检验和 JJ检验。 7．在用一个时间序列对另一个时间序列做回归时，虽然两者之间并无任何有意义的关系，但经常会得到一个很高的2R的值，这种情况说明存在__伪回归_问题。 8．建立误差校正模型的步骤为一般采用两步：第一步，____建立长期关系模型________________；第二步，___建立短期动态关系即误差校正方程___。 二、单项选择题： 1. 某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列，此时间序列称为（A）。 A．1阶单整 B．2阶单整 C．K阶单整D．以上答案均不正确 2.如果两个变量都是一阶单整的，则（D）。 A．这两个变量一定存在协整关系 B．这两个变量一定不存在协整关系 C．相应的误差修正模型一定成立 D．还需对误差项进行检验 3．当随机误差项存在自相关时，进行单位根检验是由（B）来实现。 A DF检验 B．ADF检验 C．EG检验 D．DW检验 4．有关EG检验的说法正确的是（A）。

A ．拒绝零假设说明被检验变量之间存在协整关系 B ．接受零假设说明被检验变量之间存在协整关系 C ．拒绝零假设说明被检验变量之间不存在协整关系 D ．接受零假设说明被检验变量之间不存在协整关系( 与A 重复) 三、多项选择题： 1. 平稳性检验的方法有（ABCD ）。 A.散点图 B.自相关函数检验 C.单位根检验 D. ADF 检验 2．当时间序列是非平稳的时候（ABCD ）。 A ．均值函数不再是常数 B ．方差函数不再是常数 C ．自协方差函数不再是常数 D ．时间序列的统计规律随时间的位移而发生变化 3．随机游走序列是（BD ）序列。 A ．平稳序列 B ．非平稳序列 C ．统计规律不随时间的位移而发生变化的序列 D ．统计规律随时间的位移而发生变化的序列 4．下面可以做协整性检验的有（CD ）。 A DF 检验 B ．ADF 检验 C ．EG 检验 D ．Johansen 检验 5． 有关DF 检验的说法正确的是（BC ）。 A ． DF 检验的零假设是“被检验时间序列平稳” B ． DF 检验的零假设是“被检验时间序列非平稳” C ． DF 检验是单侧检验 D ． DF 检验是双侧检验 三、计算题 1、下列为一完备的联立方程计量经济学模型： 011210132t t t t t t t t t Y M C I M Y P ββγγμααγμ=++++=+++

《金融计量学》复习重点及答案

《金融计量学》复习重点 考试题型： 一、名词解释题(每小题4分，共20分) 计量经济学：一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法 总体回归函数：是指在给定X i 下Y 分布的总体均值与X i 所形成的函数关系（或者说将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数） 样本回归函数、 OLS 估计量 ：普通最小二乘法估计量 OLS 估计量可以由观测值计算 OLS 估计量是点估计量 一旦从样本数据取得OLS 估计值，就可以画出样本回归线 BLUE 估计量、BLUE ：最优线性无偏估计量, 在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量 拟合优度、拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例) 虚拟变量陷阱、 自变量中包含了过多的虚拟变量造成的错误；当模型中既有整体截距又对每一组都设有一个虚拟变量时，该陷阱就产生了。 或者说，由于引入虚拟变量带来的完全共线性现象就是虚拟变量陷阱 （(如果有m 种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量，否则会导致多重共线性。称作虚拟变量陷阱。)） ??)X |E(Y ?) )X |E(Y ( ??? :SRF 2 211i 21i 21的估计量。是的估计量；是的估计量；是其中相对于ββββββββi i i i Y X X Y +=+=∑∑==2 22?i i y y TSS ESS R

方差分析模型、方差分析模型是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的而建立的一种模型。 协方差分析模型、一般进行方差分析时，要求除研究的因素外应该保证其他条件的一致。作动物实验往往采用同一胎动物分组给予不同的处理，研究不同处理对研究对象的影响就是这个道理。 多重共线性 多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系. 分为完全多重共线性和不完全多重共线性 自相关：在古典线性回归模型中，我们假定随机扰动项序列的各项之间，如果这一假定不 满足，则称之为自相关。即用符号表示为： 自相关常见于时间序列数据。 异方差、 异方差性是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质BLUE ，线性回归模型的一个重要假定是：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即服从相同的方差。如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。 随机误差项： 模型中没有包含的所有因素的代表 例： Y — 消费支出 X —收入 、 — —参数 u —随机误差项 显著性检验 显著性检验时利用样本结果，来证实一个零假设的真伪的一种检验程序。 cov(,)()0i j i j E i j μμμμ=≠≠存在u X Y ++=βααβ

经济学专业学科建设与发展规划

北京物资学院经济系 金融学本科专业建设发展规划 随着我国加入世贸组织服务贸易总协定后，金融业不断发展和开放，金融业竞争日益激烈，我国金融市场对金融人才的需求在数量和质量上都有很大的提高，为了适应这一市场要求，我院适时开办了金融学专业。作为学院一个新设重要专业，在很多方面需要规划与建设以及大量资金投入，以适应竞争需要和社会发展要求，实现专业培养目标。为此，特制定北京物资学院金融学本科专业建设与发展规划。 一、培养目标和培养方案 金融学专业性强，但也要遵循厚基础、宽口径的本科教育指导思想。厚基础是指本专业毕业生金融学基础理论功底较为扎实，宽口径则是指他们具有完整的、合理的知识结构。因此其培养目标就是通过本科阶段的学习，使同学们具有较为扎实的经济理论和金融学功底，具有完整的、合理的知识结构、较高的数学和外语水平、较强的计算机应用能力以及运用现代科学技术进行调查、分析和研究的能力。具体目标是： 第一，能在银行、证券、投资、保险、信托、租赁及其他企业从事相关工作的应用型专门人才； 第二，能胜任政府部门和其他经济管理部门工作的复合型人才； 第三，达到硕士研究生入学水平并能向更高理论层次发展的人才。

随着市场经济的发展和经济的全球化趋势，我们培养出来的人才应该不仅具有深厚的理论基础，而且要有广泛的知识面和灵活的适用性。经济和社会的发展日新月异，金融学专业的人才培养规格也应该做出相应的调整。比如，适应产业升级和第三产业尤其是金融、保险、投资、咨询等产业的迅猛发展，应该加大应用型人才的培养力度；适应在华外资企业、国内企业集团涉外机构的发展需要，加强有国际交往能力的外向型人才的培养；适应于加入WTO的需要，加强经济、管理、法律、信息等复合型人才的设计和培养。 根据金融学专业的人才培养目标，特此制定了金融学专业培养方案。具体内容见附件。 二、学科建设 目前金融学专业的招生规模为每届两个班共60人，2004年秋季开始招生。计划3年内扩大到6个班，总计180人。 三、师资队伍条件 教师是高校教学活动的主导力量，是深化教学改革，提高教学质量的关键，师资队伍的建设是我们的一项重要任务。目前，虽然金融学专业的师资综合素质较高，能力较强。但还没有形成较有权威影响的学科带头人。 因此，如何加强师资，培养学科带头人，是未来几年金融学专业师资队伍建设的关键。根据学院的整体规划，2008年全院具有正高职的教师应该达到60人，如果按照25个专业计算，每个专业应该有2-3名正教授。金融学专业，现有教师中2006年前可培养出1-2名教授，但还需要有在全国有权威影响的学科带头人。 金融学专业共有专业教师8名，其中副教授4名，讲师3名，助教1名，具有

『金融计量学』 『金融计量学基础』

『金融计量学』 『金融计量学基础』 『The Fundamentals of Financial Econometrics』 『Analysis of Financial Time Series』 教学纲要 张明恒 上海财经大学经济学院 一、课程信息 题目：金融计量学基础或金融时间序列分析) 年级：07数量经济(中外) 代码：100098 时间: 共计13周，2011年2月21日～6月3日 周一10:05至11:45am (1207 教室) 周三15:25至17:05am (1207 教室) 二、课程目的 1）研究和掌握基本的金融时间序列的计量模型和分析方法2）描述金融市场的统计特征（非高斯、非平稳、非线性）3）理解金融时间序列的统计特征和计量局限性 4）训练发现问题、收集数据和量化模型的实证分析 三、课程背景 1)概率论和数理统计 2)计量经济基础

四、教材及读物 1）教材： ①Analysis of Financial Time Series by Ruey S. Tsay (John Wiley, 2005), 2nd Ed., ISBN 0471690740(Textbook). See, the website of Prof.Tsay https://www.wendangku.net/doc/5b5720568.html,/ruey.tsay/teaching/bs41202/sp200 7 或 ②金融时间序列分析(in Chinese) Translated by Prof. Pan, Pressed by 机械工业出版社, ISBN711118386X, 2006-4-1(Textbook). 2)读物： ①Essentials of Stochastic Finance - Facts, Models Theory by Albert N. Shiryaev, 2003, World Scientific. ②The Econometrics of Financial Markets by Campbell, Lo, and MacKinlay, 1997, Princeton University Press. ③Options, Futures, and Other Derivatives, 6th Ed. by J.C. Hull, 2005, Prentice-Hall. ④Modern Applied Statistics with S-Plus by W.N.Venales and B.D.Ripley, 1997, Springer. ⑤Modeling Financial Time Series with S-plus by E. Zivot and J. Wang, 2005, 2nd Ed., Springer. ⑥SAS系统与股票市场分析by 高惠璇etal, 1998, 北京大学. ⑦A.J. McNeil, R.Frey, and P.Embrechts, Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques, and Tools, Princeton Press, 2005

金融统计学实验报告

实验报告 一、实验类型 验证型实验。分析1991-2013年中国1年期实际储蓄存款利率的变化特点，运用名义利率、通货膨胀率和物价指数的数据用两种方法来计算并分析哪种方法更科学。 二、实验目的 1、掌握实际利率的两种计算方法，并分析1991-2013年中国1年期实际储蓄存款利率的变化特点。 2、比较两种实际利率测算方法的差异性及科学性。 三、实验背景 利率是国家调控经济的重要杠杆之一，特定的宏观经济目标和微观经济目标可以通过利率调整实现。利率调整是在一定的经济运行环境下进行的，它的调整对经济增长、居民消费、居民储蓄、市场投资等都会产生直接或是简洁的影响。 实际利率(Effective Interest Rate/Real interest rate) 是指剔除通货膨胀率后储户或投资者得到利息回报的真实利率。研究实际利率对经济发展有很大的作用，本实验就1991年至2013年中国1年期实际储蓄利率的变化特点进行探讨，并比较分析实际利率的计算方法。 四、实验环境 本实验属于自主实验，由学员课后自主完成，主要使用Excel软件。 数据来源：通过国家统计局网站、中国人民银行网站获取数据。 五、实验原理 1、实际利率=名义利率-通货膨胀率。 2、实际利率=（名义利率-通货膨胀率）/（1+通货膨胀率）。 六、实验步骤 1、采集实验基础数据。通过网上登录国家统计局网站查看中国统计年鉴，以及登录中国人民银行网站获取相应数据。数据样本区间为1991-2013年。 2、利用Excel软件分别按照两种方法计算实际利率。 3、做出实际储蓄存款利率的变化以及两种不同算法下实际利率变化的折线图。 4、分析图表，考察实际存款利率变化特点并比较两种计算方法的科学性。

《计量经济学》复习重点及答案

各位同学：请大家按照这个复习重点进行认真复习，考试时请大家带上计算器，平时成绩占30%，期末占70%。 考试题型： 一、名词解释题(每小题4分，共20分) 计量经济学：一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法 总体回归函数：被解释变量的均值同一个或者多个解释变量之间的关系 样本回归函数：是总体回归函数的近似 OLS 估计量 ：以残差平方和最小的原则对回归模型中的系数进行估计的方法。普通最小二乘法估计量 OLS 估计量可以由观测值计算 OLS 估计量是点估计量 一旦从样本数据取得OLS 估计值，就可以画出样本回归线 BLUE 估计量、BLUE ：最优线性无偏估计量, 其估计量是无偏估计量，且在所有的无偏估计量中其方差最小。 拟合优度、衡量了解释变量能解释的离差占被解释变量的百分比。 拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例) 虚拟变量陷阱、 带有截距项的回归模型，如果有m 个定性变量，只能引入m-1个虚拟变量。如果引入了m 个，就将陷入虚拟变量陷阱。既模型中存在完全共线性，使得模型无法估计 方差分析模型、解释变量仅包含定性变量或虚拟变量的模型。 协方差分析模型、回归模型中的解释变量有些是定性的有些是定量的。 多重共线性 多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系. 分为完全多重共线性和不完全多重共线性 ??)X |E(Y ?) )X |E(Y ( ??? :SRF 2211i 21i 21的估计量。是的估计量；是的估计量；是其中相对于ββββββββi i i i Y X X Y +=+=∑∑==2 22?i i y y TSS ESS R

金融经济学教学大纲

《金融经济学》教学大纲 一、课程目的与任务： 金融经济学是关于金融市场的经济学，主要研究金融市场的均衡条件下金融资产的定价问题。微观经济学解决了一般商品市场均衡的存在性和惟一性问题，而金融经济学则解决了具有不确定性特性的金融市场均衡的存在性和惟一性。所以，金融经济学属于理论经济学的范畴，是金融学的经济学理论基础，在金融学科体系层次中具有经济学教学层次中微观经济学的地位。 通过本课程学习，要求学生理解金融市场存在的意义，掌握确定现金流和不确定现金流的金融资产的利率决定理论，也就是利率的期限结构理论、资本资产定价理论、套利定价理论、期权定价理论等现代金融理论。 二、教学内容： 包括导言、第1至7章。 导言： 1、金融经济学的研究对象 金融资产的定价公式 2、金融经济学课程结构 第一章：资本市场、消费和投资 金融市场存在的意义。（1.1~1.2）

1）两时期(现在和将来)纯交换经济分析框架：现在的货币与未来的货币的交换（生产投资、证券投融资） 2）经济行为主体的效用最大化下的消费策略问题 第二章：固定收入证券和利率的期限结构 给未来现金流确定的证券（即国债）定价。 1、国债的价格，到期收益率，名义年化利率 2、现货利率与远期利率 现货利率曲线 3、利率的期限结构理论：无偏期望、易变性偏好、市场分割 第3~7章，给未来现金流不确定的证券定价 第三章：不确定下的选择理论 3.1~3.6 1、不确定条件下的偏好关系与期望效用函数 期望效用表达定理及阿莱悖论 2、个体风险厌恶与效用函数的形式 第四章：均值——方差分析 均值—方差分析框架的由来。（4.1~4.4） 1、一些基本定义

金融计量学》复习重点及答案

《金融计量学》复习重点 及答案 The latest revision on November 22, 2020

《金融计量学》复习重点 考试题型： 一、名词解释题(每小题4分，共20分) 计量经济学：一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法 总体回归函数：是指在给定X i 下Y 分布的总体均值与X i 所形成的函数关系（或者 说将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数） 样本回归函数、 OLS 估计量 ：普通最小二乘法估计量 OLS 估计量可以由观测值计算 OLS 估计量是点估计量 一旦从样本数据取得OLS 估计值，就可以画出样本回归线 BLUE 估计量、BLUE ：最优线性无偏估计量, 在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量 拟合优度、拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例) 虚拟变量陷阱、 自变量中包含了过多的虚拟变量造成的错误；当模型中既有整体截距又对每一组都设有一个虚拟变量时，该陷阱就产生了。 或者说，由于引入 ??)X |E(Y ?) )X |E(Y ( ??? :SRF 2 21 1i 21i 21的估计量。是的估计量；是的估计量；是其中相对于ββββββββi i i i Y X X Y +=+=

虚拟变量带来的完全共线性现象就是虚拟变量陷阱 （(如果有m 种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量，否则会导致多重共线性。称作虚拟变量陷阱。)） 方差分析模型、方差分析模型是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的而建立的一种模型。 协方差分析模型、一般进行方差分析时，要求除研究的因素外应该保证其他条件的一致。作动物实验往往采用同一胎动物分组给予不同的处理，研究不同处理对研究对象的影响就是这个道理。 多重共线性 多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系. 分为完全多重共线性和不完全多重共线性 自相关：在古典线性回归模型中，我们假定随机扰动项序列的各项之间，如果这一假定不满足，则称之为自相关。即用符号表示为： 自相关常见于时间序列数据。 异方差、 异方差性是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质BLUE ，线性回归模型的一个重要假定是：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即服从相同的方差。如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。 随机误差项： cov(,)()0i j i j E i j μμμμ=≠≠存在

金融计量学与(超)高频数据分析

金融计量学与（超）高频数据分析1 郭兴义杜本峰何龙灿 一金融计量学一个初步的分析框架 金融计量学(Financial Econometrics)通常就是指对金融市场的计量分析。这里的“计量分析”不仅包括对金融市场各种交易变量（如价格、交易量、波动率等）进行相应的统计分析和计量建模，还包含实证金融中大量的实证方案和基于随机分析框架下连续金融的主要成果（Campbell et al （1997））。狭义上将仅指对金融市场各个变量参数的计量建模（Bollerslev （2001）、Engle（2001））。象Bollerslev 和Engle他们一直以时序建模为核心致力于对金融市场的计量分析，自然很容易将实证金融和连续金融排斥在金融计量范畴之外，相反以实证见长的Campbell等人是不会同意的。本文将采用Campbell等框架，因为在高频数据分析对金融市场的计量建模、实证金融、乃至连续金融都将产生巨大的挑战和冲击，从而也加速了各个研究领域的融合。当然这里仅限于以金融市场作为研究对象，自然就放弃了有关宏观经济中金融领域方面的研究（如金融政策、金融机构分析等）。侧重于从交易者（或称金融市场上的消费者）角度研究各种信用市场（如股票市场、外汇市场等）的内部结构和运作规律。具体而言，就是在一定的证券（如股票、外汇、期货等）价格过程和市场假设下（简称价格和市场假设），研究如何进行最优投资和资产定价。经典的价格假设主要指随机游走假设（离散状态）和几何Brown运动（连续情形），由这两个基本假设是可以逐步放松到其他情形的价格假设。市场假设主要包括包括三个方面：交易者效用函数（如HARA型）、市场均衡与无套利假设（如完全市场）、和市场摩擦假设（如完美市场）。从Markwitz的均值-方差分析（Markwitz （1987））到Merton的连续跨期投资模型（Merton（1990））给出了在不断放松的价格和市场假设下最优投资策略问题的基本分析框架。而最优的资产定价无非不能给其他交易者有套利的机会，也即无套利假设（当然如何更宽泛地定义无套利是目前重要的研究领域）。Duffie （1996）、Karatzas and Shreve（1997）、JIA-AN Y AN（1998）比较理论地总结了这方面的主要研究成果。Hunt and Kennedy（2000）则侧重于定价实证方面的结果总结。这里值得特别提出的目前一个重要的研究热点领域就是如何确定连续定价模型里的波动率参数，特别是如何将已有计量模型（如GARCH类模型）引入定价框架中。Jin-Chuan Duan（1995，1997，1999）较为成功地得到GARCH离散资产定价公式，并研究相应的模型估计问题。有关这方面的文献可参见GUO（2001）。Sundaresan（2001）、Campbell（2001）是目前对整个连续金融领域研究最好的文献综述。 模型所依赖的假设似乎是理论工作者的“天敌”，他们一直热衷于对假设的检验和拓展。对上述市场假设而言，对它的修正和改进产生了两个重要的研究领域：行为金融和不完全市场研究。Shiller（1984）和Summer（1986）是两篇行为金融领域开创性的文章，他们假设如果交易者是非理性的或具有怪异的效用函数，如果市场存在有限套利（limited arbitrage），——即由于市场交易费用或制度限制的存在使得交易者无法对任何套利机会都可以实施套利，然后去研究交易者在这种市场中如何进行最优资产配置和定价。Shiller（1999）和Shileifer （2000）初步系统化已有的主要行为金融方面的研究成果。不完全市场的研究可能永远都会是金融领域的研究重点，因为理论模型不可能完全与现实相吻合。Constantinides（1986）、Davis and Norman（1990）、V ayanos（1998）是研究带交易费用的最优资产配置比较有影响的文献；Cox and Huang（1989）提出了一种新的鞅表示定理替代一般随机动态规划的方法来研究不完全市场中的资产配置问题。He and Pages（1993）、Cuoco（1997）研究了在劳动收入与证券组合交易限制（如卖空）情形下的消费-投资问题。Shapirol （1998）、V erorresi（1999）和XIA 1本研究得到中国人民大学应用统计研究中心的资助，特别感谢！

金融计量学习题及习题答案-上海财经大学

诚实考试吾心不虚 ，公平竞争方显实力， 考试失败尚有机会 ，考试舞弊前功尽弃。 上海财经大学《 Financial Econometrics 》课程考试卷一 课程代码 课程序号 姓名 学号 班级 Part 1 Term Explanation （20 marks ） 1．White Noise 2．RandomWalk 3．Akaike Information Criterion 4．Jarque-Bera Statistic 5．Chow Test Important Point ： 1．White Noise ：White Noise is the special case of stationary stochastic process. We call a stochastic process purely random or white noise if it has zero mean, constant variance and is serially uncorrelated. 2．RandomWalk: Random walk means that the stochastic process is nonstationary and value of this period is highly related to the past values. For example, the stock price today may equal the yesterday ’s price plus a random shock. Random walk without drift can be expressed as t t t u y y +=-1 3．Akaike Information Criterion: AIC provide a way to select the better regression model among several models by comparing their forecast performance. The lower the AIC, the better the forecast performance will be. AIC will also be used to determine the lag length in ARDL approach. 4．Jarque-Bera Statistic: The Jarque-Bera test is the test of normality. We first calculate the skewness and the kurtosis, and it is also based on the residual of the regression. The Jarque-Bera Statistic=)24 )3(6(2 2-+K S n , where S is the skewness and K is the kurtosis,

高级金融经济学教学大纲与课程New

01120910 高级金融经济学 3.0 Advanced Financial Economics 3－4 预修课程：经济学、微积分、概率论和数理统计 面向对象：三、四年级本科试验班生 说明：高级金融经济学是原2002－2003级计划的《高级金融理论》的修订本，为2004－2005级使用。 《高级金融经济学》是现代金融理论和实务的，它和和公司金融被认为是从事现代投融资、基金和证券资产管理、风险控制等高级金融领域的必备课程。本课程为已具备中级经济学，初级计量经济学, 公司金融基础的高年级本科生而开设. 主要介绍金融经济学对金融现象解释的基本理论、不同的资产定价模型和应用、以及现代金融领域中的主要研究问题。本课程涉及多种资产定价的方法、资产风险溢价、资产组合理论与应用，IPO、基金组合管理、有效市场理论与实证研究等内容，并使学生熟悉这些方法的同时明白它们的优缺点。目的是为他们今后在银行、保险公司和投资机构相关的高级金融领域的决策管理提供坚实的理论基础和方法。本课程的重点是使学生充分掌握和理解以下三个方面的知识与技能： 1．金融经济学中的基本理念、方法与技巧；掌握金融经济学的基础理论和基本方法；2．掌握各种理论模型需要的条件与模型的局限性和适用性； 3．能根据实际研究需要构建简单的金融研究模型。 This course is an introduction to the fundamentals of financial economic theory and modelling of financial instruments. It addresses various mathematical techniques that are used to price assets and hedge derivative securities in different asset classes. We will use quite a lot of mathematics, as the area of assets pricing is the most mathematical of all subjects in finance, but our goal will be to become proficient at the fundamental calculations with a good understanding of pros and cons of the most widely used models. 推荐教材或主要参考书： 1.Huang and Litzenberger Foundations for Financial Economics 2.H. H. Panjer. at al (1998)：Financial Economics with Applications to Investments, Insurance and Pensions。The Actuarial Foundation, Schaumburg, IL. 3.Eugene F. Fama and Merton H. Miller (1972): The Theory of Finance. Holt, Rinehart and Winston Inc. 4. Mary Jackson & Mike Staunton: Advanced Modelling in Finance using Excel and VBA