金融计量 6-01
《金融计量学》-实验教学大纲
《金融计量学》课程实验教学大纲一、课程基本信息课程代码：16160103课程名称：金融计量学英文名称: Financial Econometrics实验总学时：12适用专业：金融学、金融工程、投资学、保险学课程类别：学科基础课先修课程：微积分、线性代数、概率率与数理统计、统计学、宏观经济学、微观经济学、金融学二、实验教学的总体目的和要求1、对学生的要求实验前要认真复习实验所用到的理论知识；实验前要先预习实验教材和实验指导书的相关内容；做实验时要认真听讲，跟随老师的步骤进行操作，积极思考，勇于发问；实验后，按照实验目的及实验要求写出相应的实验报告。
2、对教师的要求实验前要重温实验所用的理论知识和实验内容；演示时操作速度适中，注意讲解清楚操作要点和难点；耐心回答学生的问题；实验后，评阅学生提交的实验报告。
3、对实验条件的要求正常工作的计算机及投影仪； Windows 2000/XP,Office 2000/XP，Eviews6以上等。
4、思政育人目标通过在实验教学中对学生的严谨性和逻辑性的严格要求，逐步培养学生坚持真理、一丝不苟、实事求是的科学态度和遵章守纪的诚信观念；通过金融计量模型的简明性、有用性，培养学生的审美意识和高尚情操；通过实验过程中的小组讨论、团队合作等方式，培养学生敬业、诚信、友善的价值观。
三、实验教学内容实验项目一实验名称：一元线性回归模型实验内容：Eviews软件的基本操作，建立一元线性回归模型并做预测。
实验性质：验证性实验实验学时：2实验目的与要求：通过本次实验，学生应掌握Eviews软件的基本操作，能够用Eviews 估计一元线性回归模型。
实验条件：正常工作的计算机及投影仪；Windows 2000/XP,Office 2000/XP，Eviews6以上等。
研究与思考：在建立一元线性回归模型并做预测的过程中，需注意：在实验输出的结果图表中有许多重要信息，这些信息将帮助我们判断模型的优劣，如从输出的回归结果中判断方程和变量的显著性水平，尤其是利用伴随概率P值判断是否通过相应检验；在进行预测时，一定要先把样本容量扩展到需预测的时期，再进行相关操作。
《金融计量学》习题及习题答案
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 T erm Explanation （20 marks ）1．White Noise 2．RandomWalk3．Akaike Information Criterion 4．Jarque-Bera Statistic 5．Chow T estImportant 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 +=-13．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 S tatistic=)24)3(6(22-+K S n , where S is the skewness and K is the kurtosis,n is sample size, and for normal distribution, S=0, K=3, if JB statistic is not significantly different from zero, p value is quite low , we reject the null hypothesis that the residual is normally distributed.5．Chow T est: The test of structural change of the regression. The estimate of the parameter of the regression may not retain the same through the entire time period; we use the Chow test to test whether the relationship is stable and find the break point. It develop the F statistics=)/(/)(k N RSS mRSS RSS ur ur r --, the null hypothesis is the regression is stable.Part 2 Explain main purpose(s) of constructing following two models and making comments on the empirical results. (25marks)1.Gregory Chow (1966)where M = natural logarithm of total money stock Y p = natural logarithm of permanent income Y = natural logarithm of current income R = natural logarithm of rate of interest2.Taylor and Newhouse (1969)本题答题要点：1。
金融计量分析
金融计量分析第一章金融统计分析的基本问题一．识记：1金融体系：包括金融制度，金融机构，金融工具，金融市场，金融调控机制。
2金融制度：包括货币制度，汇率制度，信用制度，银行制度，金融机构制度，利率制度，金融市场制度，支付清算制度，金融监管制度和其他。
3金融机构：是国民经济机构部门分类的重要组成部分。
包括银行和非银行金融机构。
4金融工具：是信用关系的书面证明，债券债务的契约文书。
常常被称为金融产品或金融商品，是金融活动的载体。
5金融市场：是金融工具发行和流转的场所。
包括货币市场，资本市场，外汇市场，衍生性金融工具市场。
6金融调控机制：政府在遵循市场规律的基础上，对市场体系所进行的政策性调节的机制。
包括决策执行机构，金融法令法规，货币政策。
二．领会：1金融统计分析的主要任务？答：运用统计学理论和方法，对金融活动内容进行分类、量化、数据搜集和整理，以及进行描述和分析，反应金融活动的规律性，为金融制度的设计和理论研究提供客观和科学的依据。
2金融统计工作？答：是金融统计分析的基础，金融统计分析工作包括制度统计分析和专题性统计分析。
3做好金融统计分析工作的三个主要方面？答：（1），扎实、科学的金融统计工作（2），捕捉重要的现实金融问题（3），运用科学的统计分析方法。
一．识记：1金融统计指标：是金融统计调查的基础，金融统计是依靠金融统计指标的调查、数据整理和公布来完成其工作内容的。
2金融帐户：就是金融统计账户，其设置原理与国民经济核算体系中的经济账户是一致的。
二．领会：1货币供应量统计2信贷收支统计3现金收支统计4对外金融统计5金融市场统计6中央银行专项统计调查7保险统计8资金流量统计。
（三）金融统计分析方法1．识记：（1）经济分析方法：静态经济分析、比较静态经济分析、动态经济分析、比较动态经济析；（2）经济统计分析方法：描述性分析方法、应用回归和多元统计分析方法、常用经济统计分析方法；（3）数量经济分析方法：计量经济模型、投主产出分析、经济周期分析方法。
金融市场计量经济分析课件 第6章金融市场的相关性分析
Johanson协整检验的EVIEWS操作
• ①、确定变量的单整阶数。前面的操作已验 证标准普尔500指数和标准普尔500指数期 货的对数序列均为非平稳一阶单整的，满足 Johansen检验方法的前提。
6.2.2 金融市场的长期关系模型—ECM
• 1、误差修正模型 • 2、误差修正模型估计的Eviews操作 • 例：以标准普尔500指数期货的对数为因变量，建立关于标准普尔500指
数的对数的误差修正模型。
• （1）、最小二乘法估计含有误差修正项的方程参数。点击路径“QuickEstimate Equation”进入最小二乘法估计窗口，然后输入“lsp500_f c lsp500_s x(-1)”：：
我国权证整体Granger因果关系的符号检验
• 1、确定配对样本，即已经行权的权证与其标的股票之间 为一对数据。分别计算差异正与负的数目，把正负号数目 之和视为样本总个数n。
• 2、建立假设检验：H0：p=0.5； • H1：p不等于0.5。
• 3、设定显著性水平 =0.05，并查表确定临界值，进行比
• ②、检验残差的平稳性。估计完方程参数之后，Eviews将 残差序列默认保存在“Resid”中。“Resid”为Eviews默认 序列，如果不能直接对该序列进行操作，我们可以通过 “Genr”命令输入“x=resid”将残差数据复制到新建的序列x 中：
• 复制完残差序列后，我们对残差序列进行水 平状态下的单位根检验，检验结果如下：
单位根ADF的检验Eviews操作
• 包含时间趋势和截距项：
金融计量分析
金融计量分析第一章金融统计分析的基本问题一．识记：1金融体系：包括金融制度，金融机构，金融工具，金融市场，金融调控机制。
2金融制度：包括货币制度，汇率制度，信用制度，银行制度，金融机构制度，利率制度，金融市场制度，支付清算制度，金融监管制度和其他。
3金融机构：是国民经济机构部门分类的重要组成部分。
包括银行和非银行金融机构。
4金融工具：是信用关系的书面证明，债券债务的契约文书。
常常被称为金融产品或金融商品，是金融活动的载体。
5金融市场：是金融工具发行和流转的场所。
包括货币市场，资本市场，外汇市场，衍生性金融工具市场。
6金融调控机制：政府在遵循市场规律的基础上，对市场体系所进行的政策性调节的机制。
包括决策执行机构，金融法令法规，货币政策。
二．领会：1金融统计分析的主要任务？答：运用统计学理论和方法，对金融活动内容进行分类、量化、数据搜集和整理，以及进行描述和分析，反应金融活动的规律性，为金融制度的设计和理论研究提供客观和科学的依据。
2金融统计工作？答：是金融统计分析的基础，金融统计分析工作包括制度统计分析和专题性统计分析。
3做好金融统计分析工作的三个主要方面？答：（1），扎实、科学的金融统计工作（2），捕捉重要的现实金融问题（3），运用科学的统计分析方法。
一．识记：1金融统计指标：是金融统计调查的基础，金融统计是依靠金融统计指标的调查、数据整理和公布来完成其工作内容的。
2金融帐户：就是金融统计账户，其设置原理与国民经济核算体系中的经济账户是一致的。
二．领会：1货币供应量统计2信贷收支统计3现金收支统计4对外金融统计5金融市场统计6中央银行专项统计调查7保险统计8资金流量统计。
三）金融统计分析方法1．识记：（1）经济分析方法：静态经济分析、比较静态经济分析、动态经济分析、比较动态经济析；（2）经济统计分析方法：描述性分析方法、应用回归和多元统计分析方法、常用经济统计分析方法；（3）数量经济分析方法: 计量经济模型、投主产出分析、经济周期分析方法。
《金融计量学》课件
VS
时间序列分析
对按时间顺序排列的数据进行统计分析， 探究时间序列数据的内在规律和变化趋势 。
概率论与数理统计
概率论
研究随机现象的数学规律，为金融计 量提供理论基础。
数理统计
利用样本数据推断总体特征，进行风 险评估和预测。
线性代数与矩阵运算
线性代数
研究线性方程组、矩阵和向量等数学对象，用于金融数据的 处理和分析。
参数估计与假设检验
参数估计
利用样本数据估计模型中的未知参数，常用方法包括最小二乘法、最大似然估计法等。
假设检验
对提出的假设进行统计检验，判断假设是否成立，常用的假设检验方法有t检验、z检验 、F检验等。
模型选择与模型检验
要点一
模型选择
根据数据特征和实际需求选择合适的计量经济学模型，如 线性回归模型、时间序列模型等。
高频数据与超高频数据的计量分析
01
时间序列分析
利用高频和超高频数据，进行时 间序列分析，研究金融市场的动 态变化和波动性。
02
03
微观结构分析
风险管理
分析市场微观结构，探究交易机 制、价格发现机制等，提高对市 场行为的认知。
基于高频和超高频数据，构建风 险管理模型，提高风险控制和预 警能力。
复杂网络与金融市场的结构和动态
详细描述
资产定价实证研究是金融计量学的重要分支之一，主 要关注资产价格的决定因素和变动规律。研究者通过 收集历史数据，运用统计分析方法，检验资产定价模 型的有效性，并探讨市场有效性问题。这些研究有助 于投资者更好地理解市场运作机制，制定合理的投资 策略。
风险管理实证研究
总结词
风险管理实证研究主要探讨如何运用金融计量方法进 行风险评估和管理。
金融计量学
金融计量学《金融计量学》是以财务投资的应用数学模型来研究有效投资和风险管理的一种研究方法，它被广泛应用于金融市场和投资领域，是许多金融系统规划、决策和实施的基础性研究。
金融计量学包括市场价格理论、投资组合管理理论、风险投资管理理论和信用风险管理理论等等。
市场价格理论是基于定价原则，以及资产价格换手率作为衡量标准，根据资产价格换手率的变动，从而对资产的价格进行定价的一种理论。
投资组合管理理论是研究如何通过组合不同资产来构建有效的投资组合，以获得最优的投资收益。
风险投资管理理论是研究如何有效地控制投资风险，以获得最佳的投资回报率和风险比率，以及如何利用不同的策略投资。
信用风险管理理论是以贷款以及信贷的基础踩点，对信用风险的管理问题进行研究，比如如何发放贷款、如何控制贷款风险等等。
近年来，金融计量学的应用越来越广泛，在金融市场和投资领域发挥着重要作用。
它不仅可以帮助理财人对投资和风险管理有全面认识和把握，也可以帮助投资者更有效地把握投资机会，实现投资回报的最大化。
金融计量学的应用不仅局限于金融机构，而且它也是企业金融管理中非常重要的一部分，企业金融管理有时需要考虑风险，因此，金融计量学的理论和模型可以帮助企业从理财的角度来管理和控制风险。
此外，金融计量学也在国际贸易、现金流管理、国家储备管理等领域有着更广泛的应用，为获得更好的贸易机会、现金流管理和国家储备管理等提供了重要的科学依据。
综上所述，金融计量学是金融市场和投资领域非常重要的一种研究方法，它集成了市场价格理论、投资组合管理理论、风险投资管理理论和信用风险管理理论等等，可以帮助理财人、投资者、金融机构和企业控制投资风险、有效地把握投资机会，实现投资回报的最大化，也可以帮助实现其他更多的目标，如国际贸易、现金流管理、国家储备管理等。
因此，金融计量学可以被广泛应用于金融系统规划、决策和实施，是一门非常重要的科学研究。
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：[VV986TJ682P28-JP266L&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III经济学、统计学和数学结合而成的交义学科•经济学提供理论基础，统汁学提供资料依据，数学提供研究方法总体回归函数：是指在给定凡下Y分布的总体均值与X：所形成的函数尖系（或者说将总体被解释变量咚祁期眾滤弊释（霜解翻辭2伤其中£是忙（YIXJ的估计量；样本回归函数、久是0的估计量；恳是0,的估计量。
0LS估计量：普通最小二乘法估计量0LS估计量可以由观测值计算0LS估计量是点估计量一旦从样本数据取得0LS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，最小二乘佔计量是具有最小方差的线f生无偏佔计量拟合优度、拟合优度R：（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；X模型中既有整体截距乂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。
））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—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。
作动物实验往往釆用同一胎动物分组给予不同的处理，研究不同处理对硏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尖系或近似的线性尖系.分为完全多重共线性和不完全多重共线性自相尖：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，删喘为祈欣倂钟甬弹奏京九自相矢常见于时间序列数据。
异方差、异方差f生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。
金融计量学实验报告
金融计量学实验报告金融计量学实验报告引言：金融计量学是一门研究金融市场和经济现象的学科，通过运用统计学和计量经济学的方法，对金融市场的行为和变化进行量化分析。
本实验报告旨在通过实证研究的方式，探讨金融计量学在预测金融市场变动和风险管理方面的应用。
一、数据收集与处理为了进行金融计量学实验，我们首先需要收集相关的金融市场数据。
在这个实验中，我们选择了股票市场作为研究对象，并收集了一段时间内的股票价格和成交量数据。
在数据处理方面，我们对原始数据进行了去除异常值、填补缺失值等预处理操作，以确保数据的准确性和可靠性。
二、相关性分析在金融计量学中，相关性分析是一种常用的方法，用于研究不同变量之间的关系。
我们选取了股票价格和成交量作为两个变量，利用相关系数计算它们之间的相关性。
结果显示，股票价格和成交量之间存在一定的正相关关系，即成交量的增加会对股票价格产生积极影响。
这一发现对于投资者来说具有重要的意义，可以帮助他们更好地把握市场走势。
三、时间序列分析时间序列分析是金融计量学中的另一种重要方法，用于研究时间上的变化趋势和周期性变动。
我们选取了股票价格作为研究对象，利用时间序列分析方法，对其进行了拟合和预测。
通过对历史数据的拟合，我们可以得到一个数学模型，用于预测未来的股票价格。
这一模型可以帮助投资者制定更为科学的投资策略，降低投资风险。
四、风险管理金融市场的波动性和风险是投资者非常关注的问题。
在金融计量学中，风险管理是一个重要的研究领域。
我们选取了股票市场的波动性作为研究对象，通过计算历史波动率和预测波动率，帮助投资者评估市场风险。
同时，我们还利用VaR（Value at Risk）模型，对投资组合的风险进行评估和管理。
这些方法的应用，可以帮助投资者更好地控制风险，提高投资收益。
结论：金融计量学作为一门重要的学科，对于金融市场的分析和预测具有重要的意义。
通过本次实验，我们了解到金融计量学在预测金融市场变动和风险管理方面的应用。
第一章 金融计量学介绍
(2)计量经济学与经济统计学 区别： 经济统计学是指对经济统计资料的收集加工 和整理，并列表图示形式表达数据，以描述在整个 观察期间的发展形式，而并不利用所收集的数据来 验证经济理论。计量经济学利用经济统计所提供的 数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证。 联系：计量经济学研究离不开经济统计资料 (3)计量经济学与数理统计学 区别：数理统计学是以概率论为基础，研究随机现象 规律性的学科。偏重于数学推导。有严格的假定条 件。计量经济学是在数理统计学基础上开发出的特 有的分析方法技术。 联系：数理统计学是计量经济学研究的基础,数理统 计方法是计量经济研究中的主要建模工具。
4、离散型随机变量：只取有限个或至多可列个可 能值的随机变量。 5、离散型随机变量的概率分布函数：给定随机变 量 ，它的取值不超过实数x的事件的概率 P( x)是x的函数，称为 的概率分布函数， x), 简称分布函数，记为F(x)=P( - <x<+ 6、离散型随机变量的数学期望（均值）：将随机 变量的每一个可能取值乘以该值发生的概率再相 加。记为： E(x) =∑ x i p i 7、离散型随机变量的方差：是随机变量的可能取 值与均值之差的平方的均值，记为： D(x) =E(xi-E(x))2 = ∑(xi-E(x))2 p i
f (x)
m mn 1 [( m n ) / 2 ] m m m 2 2 ( )( x ) (1 x) ,x 0 f ( x; m , n ) (m / 2) (n / 2) n n n 0, x0
m=10,n=10
m=10,n=4
x
相关关系
经济变量间的相互关系
金
融
计
量
学高等数学、 线性代数、概率论与数理统计
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。
金融计量学
金融计量学金融计量学是一门有关金融数据和技术的学科。
它结合了数学，统计学，计算机技术以及金融知识，以学习金融交易，分析个体投资者和机构投资者的行为，估算金融指标，建立金融数据库，开发金融系统，分析资产投资风险，评估金融工具的表现等。
计量金融是一门五花八门的研究领域，不仅有关市场行为的理论研究，还有针对实际应用的实证研究。
金融计量学是现代金融研究的基础，因为它可以帮助金融专业人士发现新的金融指标，有效地把握市场动态。
它是全球和本地金融市场中衡量投资者行为和投资风险的基础。
计量金融学家使用运筹学，优化，计量经济学，数学，统计学，计算机科学和金融工程等技术，通过对有关数据的研究和整理，构建出合理的金融统计模型，以确定和估算市场及其元素（如股票和债券）的表现。
外，计量金融学家还借助计算机软件来模拟和测量各种可能的风险，以便为客户和投资组合管理者在金融交易中提供更准确的决策支持。
计量金融学主要包括四个主要领域：定价理论，投资组合管理，量化交易和金融工程技术。
定价理论涉及到定价金融产品的动态，估计金融资产风险收益曲线，估算金融投资回报率，模拟市场行为等等。
投资组合管理是利用投资工具对投资者资产组合进行分析，调整，监控和管理的一门学科，主要涉及投资组合的优化，风险测量，金融产品模型的建立等。
量化交易是指用计算机模型，算法和数据库开发运行金融交易系统，以保证交易准确，快速，稳健和可控的金融交易系统。
最后，金融工程技术是指利用当今流行的计算机技术，数学方法和统计学来解决金融市场和金融问题的开发工具。
金融计量学无处不在，尤其在今天的金融交易平台中，它被用于模拟金融市场，预测市场动向，评估金融产品，估算金融产品的回报并对客户投资提供咨询等方面。
它不仅帮助投资者管理投资，而且也把金融分析和统计模型应用到大规模的金融组织中，以优化其资产分配和风险管理。
综上所述，金融计量学是一门关乎金融市场表现和投资风险估算的研究学科，它有助于金融组织和投资者做出正确的投资决策，提供准确的投资估算、投资建议和风险管理措施。
《金融计量学》教学大纲(本科)
《金融计量学》教学大纲（一）课程地位金融计量学是金融工程专业学生在继统计学、多元统计、计量经济学等课程后学习的又一门统计计量工具类课程，为金融学研究和金融业界定量分析的重要工具，也是金融数据挖掘、金融计算等后续课程的先修课程之一。
（二）课程目标1.在计量经济学基础上进一步掌握一系列更深层次的时间序列模型，如ARIMA、VAR、VECM、GARCH等模型，理解其基本原理、适用条件。
2.要求学生熟练应用EViews软件，构建多种时间序列模型，学会调试模型和解读模型输出结果。
二、课程目标达成的途径与方法本课程本着学以致用的原则，结合当前的实践，以课堂教学、上机实验为主，结合自学、课堂讨论、课外作业等方式，通过模型建立和估计的原理、方法的教学，使学生在解决实际金融计量问题的过程中学会金融计量方法，并将其在软件中实现。
三、课程目标与相关毕业要求的对应关系四、课程主要内容与基本要求第一章金融计量学初步主要内容：金融计量学的范畴，金融时间序列数据，金融计量分析中的基本概念。
要求学生了解金融计量学的研究对象，掌握金融时间序列的概念，了解金融计量分析的基本步骤。
第二章金融计量软件介绍主要内容：各类金融计量软件的使用简介。
要求学生了解各种软件擅长的方面。
第三章差分方程、滞后运算与动态模型主要内容：一阶差分方程，动态乘数与脉冲响应函数，高阶差分方程，滞后算子与滞后运算法。
要求学生掌握一阶差分方程的组成，掌握动态乘数与脉冲响应函数的概念，了解高阶差分方程，掌握查分方程系统稳定的条件与判断方法，掌握滞后算子与滞后运算法。
第四章平稳AR模型主要内容：一阶自回归模型AR （1）, p阶自回归模型AR （p）o要求学生掌握自回归模型的定义，掌握自协方差和自相关函数的定义与计算，掌握判断自回归过程平稳的条件。
第五章平稳ARMA模型主要内容：移动平均过程（MA）,自回归移动平均过程（ARMA）,部分自相关函数，自相关性检验。
要求学生掌握MA的定义、ARMA定义、部分自相关函数的定义，掌握偏自相关函数和自相关函数在各种模型下的图形特征，掌握ARMA滞后节数的初步判断，掌握自相关的Q检验和LM检验。
金融计量学实验案例集
从中可知 ＝10.186，P值为0.017，表明模型随机误差项存在异方差性。
3.异方差的修正
（1）WLS估计法
选择“Equation”对话框中“Estimate”菜单的“Option”选项，填入权重X^(-0.5)即可得到下图：
图1-12 WLS估计结果
（2）对数变换法
在“Equation”窗口中“Estimate”菜单的对话框直接输入“LOG(Y) C LOG(X)”，再单击“OK”后，就可以得到线性模型对数变换后的结果如下图：
首先将时间定义为1978-1985，方法如下：在“Workfile”对话框中选择“Procs”菜单的“sample”选项，弹出如下窗口并把期间改为“1978 1985”。
图1—8样本范围的设定
再在Eviews命令区输入命令“LS Y C X”回车得到：
图1—9 1978-1995年数据的回归结果
即用OLS方法可求得下列结果：
Y=-145.4415+0.3971X（1978-1995）
（-8.7302）（25.4269）
=0.9908 =1372.202
其次用相同的方法将时间定义为1991-1998，回归得到如下结果：
图1—10 1991-1998年数据的回归结果
即：Y=-4602.365+1.9525X（1991-1998）
（-5.0660）（18.4094）
=0.9826 =5811189
求F统计量： =4334.9370，查F分布表，给定显著性水平 =0.05，得临界值 =4.28，比较F=4334.9370> =4.28则拒绝 ，表明随机误差项显著存在异方差。
（3）ARCH检验
在“Equation EQ01”窗口的“View”菜单中选择—“Residual Tests”—“ARCH LM Test”选项，然后在弹出的对话框中选择滞后阶数为3阶，即可得到下图：
金融计量经济学FinancialEconometrics
风险管理
总结词
风险管理是金融计量经济学在实践中的一个重要应用，它使用数学和统计方法来管理和降低投资风险 。
详细描述
风险管理包括识别、测量和降低投资组合的风险。通过使用金融计量经济学的方法，投资者可以更准 确地评估投资组合的风险水平，并采取相应的措施来降低风险。这有助于投资者制定稳健的投资策略 ，提高投资组合的稳定性和收益。
面板数据分析
面板数据分析是金融计量经济学中用于分析面板数据 的模型和方法。
面板数据包括时间序列和横截面数据，可以同时考虑 时间和个体效应对数据的影响。
常见的面板数据分析方法包括固定效应模型、随机效 应模型、混合效应模型等，用于分析不同个体的行为
和表现、比较不同时间点的数据等。
事件研究法
1
事件研究法是金融计量经济学中用于评估某一事 件对资产价格的影响的模型和方法。
金融计量经济学
目录
• 金融计量经济学概述 • 金融计量经济学的基本概念 • 金融计量经济学的模型与方法 • 金融计量经济学的应用领域 • 金融计量经济学的挑战与未来发展
01
CATALOGUE
金融计量经济学概述
定义与特点
定义
金融计量经济学是一门应用计量经济学方法对金融领域的数 据进行分析和建模的学科。它结合了金融学的理论和实践， 通过数学和统计学的工具来研究金融市场的规律和现象。
金融市场微观结构
市场微观结构定义
市场微观结构是指市场交易规则、交 易制度以及交易行为等微观层面的因 素。
交易成本与市场效率
市场微观结构理论
市场微观结构理论包括价格发现机制 、交易机制设计等，为投资者和市场 监管者提供了重要的理论支持和实践 指导。
交易成本和市场效率是市场微观结构 研究的重要内容，对投资者行为和资 产价格具有重要影响。
金融市场的金融计量学理论
金融市场的金融计量学理论金融市场作为现代经济体系的核心组成部分，扮演着极为重要的角色。
为了更好地理解、分析和预测金融市场的行为和动态变化，金融计量学应运而生。
本文将探讨金融市场的金融计量学理论，以及它在现代金融领域中的应用。
一、金融计量学简介金融计量学是应用数理统计学和经济学方法对金融市场数据进行建模和分析的学科。
它以理论构建、实证检验和经验研究为基础，通过对金融市场中的各种因素和变量进行建模分析，为投资者、金融机构和决策者提供定量化的工具和方法。
金融计量学的理论框架主要包括随机过程、时间序列分析、方差分析、协整关系等。
这些理论模型可以帮助人们分析金融市场的波动性、收益率分布特征、相关性以及因果关系等重要特征。
通过金融计量学，我们可以更好地理解金融市场的行为规律，并作出相应的投资决策。
二、金融计量学理论在金融市场中的应用1. 金融市场的波动性研究金融市场的波动性是投资者和决策者关注的重要指标。
金融计量学理论可以通过时间序列分析等方法，对金融市场的波动性进行建模和预测。
这有助于投资者更好地控制风险、制定投资策略，并且为金融机构的风险管理提供定量化的工具和方法。
2. 收益率分布特征研究金融市场中的资产价格和收益率具有一定的概率分布特征。
金融计量学可以通过随机过程和方差分析等方法，对收益率的分布特征进行建模和研究。
这对于投资者选择合适的投资组合、评估投资风险以及金融机构的风险管理都具有重要意义。
3. 相关性和因果关系分析金融市场中各个指标和变量之间的相关性和因果关系也是金融计量学研究的重点之一。
通过回归分析、协整关系等方法，可以揭示不同变量之间的关系，为投资者和决策者提供科学的依据。
例如，研究利率和经济增长之间的关系，有助于制定货币政策和预测经济发展。
4. 金融市场预测与决策支持金融计量学可以利用历史数据和统计模型，对金融市场的未来走势进行预测。
通过时间序列、ARCH/GARCH模型等方法，可以对金融市场的趋势、周期和震荡等进行研究和预测。
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ACF: Random Walk
5
10
15
20
25
30
1.00 0.75 0.50 0.25 0.00 -0.25 0
ACF: AR(1) alpha=0.9
5
10
15
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25
30
6.2.3 带有截距项的随机游走模型
如果现在假设模型(6.8)中增加了一个常数项， 即
yt c yt 1 t
2 t j 2 t j 1
L )
2 1
(t j )
2
RWD的自相关函数:
图6-3 带有截距项的 随机游走过程
200 150 100 50 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 y(t)=2+y(t-1)+e
RWD的样本自相关函数
(t j )
2
进而，可以获得自相关函数的表达式： j j
var( yt ) var( yt j ) (t j )
2 2 2
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
t (t j ) (t j ) t (t j )
t j 1 ( )2 t
图6-2 随机游走过程与 高持久性AR（1）比较
进一步考察随机过程的均值和方差：
yt yo i
i 1
t
t
E ( yt ) E ( yo i ) y0
i 1
var( yt ) var( yo i ) t
i 1 s
t
2
var( ys ) var( yo i ) s
第6章 非平稳金融时间序列模型
6.1 6.2 确定性趋势模型 随机性趋势模型
6.3
去除趋势的方法
1
确定性趋势模型 所谓确定性趋势，是指模型 中含有明确的时间t变量，从而使 得某一时序变量随着时间而明确 地向上增长。 6.1
最简单的线性确定性趋势模型可以写成 (6.1) y c t u
China Real GDP (SA)
美国真实GDP
14,000 12,000 10,000
10亿美元
8,000 6,000 4,000 2,000 0
19 50
19 55
19 60
19 65
19 70
19 75
19 80
19 85
19 90
19 95
20 00
20 05
美国真实GDP时序数据：1947年1季度—2011年1季度
i 1
2
根据自协方差的定义，有：
j E[ yt y0 ][ yt j y0 ]
E (
2 t j 2 t j 1
E[( t t 1 L 1 )( t j t j 1 L 1 )] L )
2 1
2 2 2 2
2
E (1 ) E ( 2 ) L E ( t ) t
2
RWD的自协方差:
j E[ yt E ( yt )][ yt j E ( yt j )]
E[( t t 1 L 1 )( t j t j 1 L 1 )] E (
i 1
这个表达式可以看成是一种随机常 数项，由于每个随机扰动因子对yt 的 条件均值的影响都是永久性的，所以 这样的模型经常被称为随机趋势模型。
6.2.2
随机游走模型 实际上，模型(6.8)的形式就是一 个随机游走过程。那么随机游走过程的 特点有哪些呢？首先，从基本定义式可 以看到，随机游走过程就是一个常数项 为0并且自回归系数为1的AR（1）模型。
20 10
更一般地， yt c t ( L)ut yt E ( yt ) ( L)ut 其中: ( L) 1 L 2 L L m L 是一个平稳的
2 m
滞后算子多项式。
6.2 随机性趋势模型 6.2.1 随机趋势模型的基本定义 考虑AR(1)模型：yt yt 1 t 其中 t 代表方差为 2 的白噪音过程。 将模型写成： yt t 。 如果假设初始观测值为 y0 ，那么通过 t 反复迭代可以得到： yt yo i
(6.16)
其它假设均不变。此时的模型称为带有截距 项的随机游走过程
RWD的均值、方差:
E( yt ) y0 ct 2 0 E[ yt E ( yt )]
E[ y0 ct 1 2 L t ( y0 ct )] E (1 2 L t )
8 6 4 2 0 -2 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Random Walk
6 4 2 0 -2 -4 -6 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 AR(1): alpha=0.9
1.00 0.75 0.50 0.25 0.00 -0.25 0
t t
t 1, 2,L
其中表示均值为0的平稳随机变量。 对(6.1)两边同取期望，可得 (6.2) E( y ) c t
t
(6.2)说明，只要系数不为0，则序列的 均值随时间推移而不断增大。正因为这个 特点，确定性趋势模型也称为“均值非平 稳”过程
图6-1 中国真实GDP
50000 40000 30000 20000 10000 0 1985 1990 1995 2000 2005