『金融计量学』 『金融计量学基础』
金融计量学第三版教学设计
金融计量学第三版教学设计一、教学目标本课程旨在培养学生熟悉基本的金融计量学模型和方法，通过课程的学习，可以使学生：1.掌握线性回归模型及其推断方法；2.掌握时间序列模型及其预测方法；3.掌握面板数据模型及其应用方法；4.掌握计量经济学的数据分析方法和实证研究的基本流程；5.学会使用常见的计量经济学软件，如Eviews等。
二、教学内容本课程的主要内容包括：1. 金融计量学基础1.1 计量经济学简介 - 计量经济学的基本概念和方法 - 计量经济学方法在金融领域中的应用1.2 数据的基本操作 - 数据的获取、整理、处理和分析方法 - 常见的金融计量数据的处理方法2. 线性回归模型2.1 简单线性回归模型 - 基本概念和模型假定 - 模型参数的估计和推断方法- 模型的稳健性和诊断方法2.2 多元线性回归模型 - 基本概念和模型假定 - 模型参数的估计和推断方法- 模型的稳健性和诊断方法3. 时间序列模型3.1 时间序列的基本概念 - 时序数据的基本特征和表示方法 - 时间序列数据的特征和属性3.2 时间序列的建模方法 - ARMA模型和ARIMA模型 - 异常检测和波动率模型- 时间序列模型的应用方法和实证研究4. 面板数据模型4.1 面板数据的基本概念 - 面板数据的基本特征和表示方法 - 面板数据的基本统计描述4.2 面板数据模型的估计和推断方法 - 固定效应模型和随机效应模型 - 面板数据模型的稳健性和诊断方法5. 计量经济学的实证分析5.1 样本选择偏误和内生性问题 - 样本选择偏误的概念和方法 - 内生性问题的概念和方法5.2 计量经济学软件的使用 - Eviews软件的基本操作和应用 - Stata软件的基本操作和应用三、教学方法本课程将采用大量的案例分析和实证研究，引导学生掌握金融计量学的基本理论、方法和应用技巧。
同时，采用小组讨论、课堂演示和实验操作等方式进行教学，引导学生深入探讨金融经济学的实质和深层次问题。
金融类专业《金融计量学》课程教学思考
金融类专业《金融计量学》课程教学思考金融计量学是金融类专业中非常重要的一门课程，它主要研究金融市场的统计模型、经济金融数据分析以及金融风险管理等内容。
教学这门课程既要注重理论教学，又要注重实际操作，通过理论与实践相结合，使学生在毕业后能够更好地适应金融市场的需求。
针对这一课程的教学，我认为应该从以下几个方面进行思考和改进。
课程设置要合理科学。
金融计量学是一门比较复杂的专业课程，需要学生具备一定的数学、统计学和计量经济学基础。
在教学安排上，应该先行开设相关的基础理论课程，如数学、统计学、计量经济学等，为学生的学习金融计量学打下坚实的基础。
教学内容的设置应该包括金融市场统计模型的原理与应用、经济金融数据的分析方法、金融风险管理的基本理论及实践操作等方面的内容，使学生在学习完毕后能够熟练掌握金融市场的运作规律和数据分析方法。
教学方法要灵活多样。
在金融计量学的教学过程中，除了传授理论知识外，还应该注重培养学生的实际操作能力。
可以采用多种教学方法，如理论讲解、案例分析、数据操作实践、模型建立等，使学生既能够理解理论知识，又能够掌握实际操作技能。
注重培养学生的团队合作能力和创新思维，鼓励学生参与课堂讨论和小组项目研究，提高学生的综合素质和实践能力。
教学内容要贴近实际。
金融计量学是一门理论联系实际的学科，因此在教学内容的选择上，应该贴近实际金融市场的运作和需求。
可以引入一些真实的金融市场数据，进行数据分析和模型建立，让学生能够更好地理解金融市场的运作规律和风险管理方法。
也可以结合实际案例，分析金融市场中的一些成功和失败的交易案例，引导学生思考和深入探讨。
教学评价要科学合理。
在金融计量学的教学过程中，教学评价是非常重要的一环。
应该建立科学合理的教学评价体系，既能够考察学生的理论水平，又能够考察学生的实际操作能力。
可以采用课堂讨论、作业考核、期中期末考试、课程论文等多种评价方式，全面全面考察学生的学习情况。
要注重激励学生，鼓励学生通过自主学习和实践操作来提高自己的金融计量学水平。
《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。
金融类专业《金融计量学》课程教学思考
金融类专业《金融计量学》课程教学思考《金融计量学》是金融类专业中一门重要的课程，也是金融学中计量方法应用的基础。
通过本课程的学习，学生将掌握金融计量学的基本理论、方法与技能，能够有效地进行金融数据的收集、分析和预测。
本文就《金融计量学》课程教学进行一些思考分享。
一、课程目标《金融计量学》的教学目标应是使学生了解和掌握计量经济学基本理论，学会金融计量方法的应用和实践操作，具备金融数据处理和分析能力，掌握运用计量方法进行金融预测的技巧。
二、课程内容《金融计量学》课程内容可大致分为三个模块：1.计量经济学基本概念包括计量经济学的定义、目的与意义，研究对象和范围，数据处理和样本选择等基本内容。
2.计量方法重点讲解计量经济学中的相关方法，如回归分析、时间序列分析、面板数据分析等，涵盖基础、中级和高级方法。
3.金融计量学应用重点讲解与金融市场和金融机构有关的计量分析方法，如金融市场的预测，股票价格和汇率变动的分析，金融风险分析等。
三、教学方法在课堂教学中要力求理论与实践相结合，通过理论讲解、案例分析、数据实操等方式完成教学目标。
1.理论讲解重点讲解计量经济学的基本概念、方法、步骤和原理，为学生打好基础。
2.案例分析通过案例分析的方式，引导学生巩固理论知识，训练数据处理和分析的能力。
讲解各种典型案例的计量方法，鼓励学生自行寻找数据并分析，并激发学生对数据的关注。
3.数据实操通过数据实操，训练学生金融数据的收集、清洗、存储、分析和预测的能力。
讲解数据处理和分析的具体方法，并进行案例实操操作。
四、教学模式在教学模式上，应该充分利用互联网和在线技术，既可以利用Mooc、学术网站等平台接受全球尖端的计量学家的讲座，又可以通过线上辅导、线上实验等多种方式使课程形式更为丰富。
五、教材选用选用能够全面、系统、易懂地分析计量经济学的教材，其中最佳的教材应是需要完全男生思考的方法书。
六、课堂考核考核应以作业与期末考试相结合的方式进行。
《金融计量学基础》课件及阅读材料 第十章：VAR模型与脉冲响应函数(王超)
VAR模型：
VAR系统平稳性检验： Stata命令如下：
. varstable,graph
第六节 案例分析
图：残差项正态分布检验结果
VAR模型：
VAR模型残差项 正态分布检验：
Stata命令如下：
. varnorm
第六节 案例分析
VAR模型：
VAR模型的预测： Stata命令如下： . fcast compute f_,step(30) 图：对未来30日的指数预测值 . fcast graph f_SH f_SZ,observed lpattern('--')
第二节 向量自回归模型基本概念
❖
第二节 向量自回归模型基本概念
❖
第二节 向量自回归模型基本概念
❖VAR模型的平稳性条件
✓ 对于VAR模型，我们使用同AR(p)过程类似的特征方程 判定平稳性。
（1）以p=1的VAR模型为例说明：
化简有：
平稳性条件：
的根都在单位圆内。
第二节 向量自回归模型基本概念
第一节 引言
❖背景介绍
缺陷
I. 滞后期越长、变量越多，需要估计的参数就越多，对样本长 度需求就越大；
II. 作为常参数模型，在经济系统发生比较大的结构性变化的时 候，VAR的参数并不稳定；
III. 该模型并不严格遵循经济理论，未考虑结构性约束和变量之 间的同期相关性，处理经济变量的个数也相对有限，会影响 模型的估计效果，很难全面反映经济体的真实情况。
Stata命令如下： . summarize e,detail . ssc install jb6 . jb6 e
3.452
1R模型滞后阶数选择结果
VAR模型：
滞后阶数选择： Stata命令如下： . varsoc SH SZ,maxlag(10)
《金融计量学》笔记(共17章节)
《金融计量学》笔记（共17章节）前14章节为重点章节第一章：导论（重要）金融计量学，作为金融学的一个重要分支，致力于运用数学、统计学和计算机技术等方法对金融市场进行量化分析和建模。
这一学科的重要性不言而喻，它为我们提供了一种理性的、基于数据的视角来审视和理解金融市场。
1.金融计量学的定义与重要性金融计量学不仅仅是关于数字和公式的学科，它更是一种思维方式，一种将复杂的金融问题转化为可量化、可分析的形式，并通过数据来寻求答案的方法。
在金融领域，无论是投资决策、风险管理还是资产定价，都需要依靠金融计量学来提供科学的依据。
2.金融计量学在金融领域的应用金融计量学的应用广泛而深入。
在投资组合管理中，它可以帮助我们确定最优的投资组合，以最大化收益并最小化风险。
在风险管理领域，金融计量学可以为我们提供精确的风险度量工具，帮助我们更好地识别和管理风险。
在资产定价方面，金融计量学则为我们提供了一种理性的、基于市场数据的定价方法。
3.金融计量学与其他学科的关系金融计量学并不是孤立存在的，它与金融经济学、统计学、计算机科学等多个学科都有着紧密的联系。
金融经济学为金融计量学提供了理论基础和研究方向，而统计学和计算机科学则为金融计量学提供了数据分析和建模的工具和方法。
4.本课程的学习目标与方法学习金融计量学，我们的目标不仅仅是掌握一些具体的模型和方法，更重要的是培养一种基于数据的、理性的思维方式。
在学习过程中，我们需要注重理论与实践的结合，通过实际的金融数据来应用和验证我们所学的模型和方法。
第二章：金融时间序列数据在金融计量学中，时间序列数据是我们分析的基础。
这一章我们将深入探讨时间序列数据的特性、收集和处理方法。
1.时间序列数据的定义与特性时间序列数据是指按照时间顺序排列的一系列观测值。
在金融领域，时间序列数据无处不在，如股票价格、汇率、利率等。
时间序列数据具有趋势性、周期性、随机性等特性，这些特性对我们的分析和建模都有着重要的影响。
《金融计量学》课件
在这门课程中，我们将介绍金融计量学的基本概念和实践应用。了解更多有 关金融市场的思考和数据分析方法，并探索金融未来的可能性。
课程简介
课程目标
学习金融计量方法并应用于 实践。
适用对象
适用于金融，经济，和统计 背景的学生。
课程大纲
了解统计和计量方法，掌握 金融时间序列的建模技术。
金融计量学介绍
经典模型
1
ARMA模型
ARMA模型是一种时间序列模型，在金融Байду номын сангаас
GARCH模型
2
计量学中应用广泛，用于解释和预测金 融市场的时间序列数据。
GARCH模型用于建立时间序列数据的波
动率模型，被广泛应用于金融市场风险
管理，投资组合优化等领域。
3
VAR模型
VAR模型是一种多变量时间序列模型， 可以用于研究不同变量之间的关系。在 金融市场分析中，VAR模型被广泛应用 于宏观经济和金融变量之间的关系研究。
实证研究案例
利率变动与股市收益率关系的实证研究
这项研究探究了股市收益率与利率变动之间的关 系，并分析了利率变动对股市投资策略和决策的 潜在影响。
通胀率与经济增长速度关系的实证研究
这项研究探讨了通货膨胀对经济增长的影响，分 析了通胀率和经济增长速度之间的关系，并探究 了通胀管理的有效方法。
总结与展望
什么是金融计量学
金融计量学是将数学、统计和计 量方法应用于金融数据的一个学 科，以分析和预测金融市场的表 现。
金融计量学的应用领域
金融计量学可以用于预测价格波 动、量化交易以及风险管理等金 融市场领域。
为什么学习金融计量学
金融计量学是研究金融市场的关 键工具之一。学习金融计量学有 助于提高你在金融科学领域的竞 争力。
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。
金融工程专业主修课程
金融工程专业主修课程金融工程是一门综合性较强的学科，旨在培养具备金融知识和技能的专业人才。
作为金融工程专业的学生，我们需要学习一系列的主修课程，来掌握金融领域的核心理论和实践技能。
一、金融市场与金融产品金融市场与金融产品是金融工程专业的基础课程。
通过学习这门课程，我们可以了解金融市场的基本运作机制，包括证券市场、期货市场、外汇市场等，以及各种金融产品的特点和交易方式。
这门课程帮助我们建立对金融市场的整体认知，并为后续的专业学习奠定基础。
二、金融计量学金融计量学是金融工程专业的重要课程之一。
它涵盖了统计学、计量经济学等内容，通过统计分析和计量模型，研究金融市场的波动性、相关性和风险度量等问题。
这门课程培养了我们运用数理统计方法解决金融问题的能力，提高了我们的量化分析和风险管理能力。
三、金融工程学金融工程学是金融工程专业的核心课程之一。
它主要包括金融工程的基本理论和方法，如衍生品定价、投资组合管理、风险管理等。
通过学习金融工程学，我们可以掌握金融工程的核心概念和技术，提高金融产品设计和金融风险管理的能力。
四、金融工程实务金融工程实务是金融工程专业的实践课程。
通过实践案例分析和模拟交易等方式，我们可以在现实市场环境中运用所学知识，熟悉金融市场的运作规律和实际操作流程。
这门课程培养了我们的实践能力和团队合作精神，为将来从事金融工程相关工作打下基础。
五、金融风险管理金融风险管理是金融工程专业的重要课程之一。
它主要涵盖了金融市场的各种风险类型，如市场风险、信用风险、操作风险等，以及相应的风险管理方法和工具。
通过学习这门课程，我们可以了解金融风险的本质和评估方法，提高对风险的识别和控制能力。
六、金融工程伦理与法规金融工程伦理与法规是金融工程专业的必修课程。
它主要介绍了金融工程领域的伦理道德和法律法规，培养了我们的职业操守和法律意识。
这门课程提醒我们在金融工程实践中要遵守职业道德和法律规定，保护客户利益和金融市场的稳定。
第一章金融计量学介绍
1930年年底在美国俄亥俄州克里富兰城，由费里希、丁伯根和 费歇尔等经济学家发起成立了“国际计量经济学学会”。 1933年正式出版了计量经济学会刊《Econometrics》，标志计 量经济学已成为一门独立的新兴学科。 20世纪30至60年代主要研究微观经济。如费瑞希研究需求弹性、 边际生产力，柯布道格拉斯研究生产函数等。 20世纪40年代至70年代，重点研究宏观经济；美国著名经济学 家克莱因发表了《美国经济变动1921-1941》、《美国的一 个计量经济模型1929-1952 》等论文，泰尔（H.Theil)发表 了二阶段最小二乘法等。 20世纪80年代至今计量经济学的理论及应用都有了较大的发展。 英国学者亨德利(D.F.Hundry)提出了协整理论，使计量经济 学进入一个新的理论体系，对策论、贝叶斯理论等在计量经 济学中具体的应用。 可以说经济学的数量化和定量化是经济学迅速科学化的标志， 数学推动了经济学的发展。
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
x1
其中， f(x)称为概率密度函数 10、连续型随机变量的均值与方差： E(x)= D(x)= ( x-E(x))2 f(x)dx xp ( x ) dx
金融计量学
金融计量学金融计量学是一门利用数理统计和计算机科学来研究金融市场行为和金融工具价值的学科。
一个定义金融计量学的好方法是金融计量学有助于使用现代经济和计算机技术来实现金融产品的开发和定价。
最具有说服力的是，金融计量学还有助于开发和优化金融风险管理方案，以帮助全球金融市场参与者有效地运行的可能性。
金融计量学研究的重点是在金融市场和金融工具上的行为，这些行为包括金融价格及其他金融衍生品交易，以及金融工具及其衍生品间的关系。
金融计量学试图建模和预测这些行为，为投资者提供一个相对可靠的收益和风险测量工具。
金融计量学的范畴包含了大量的概念，包括金融工具定义、定价策略、金融资产定价、交易性金融账户和金融市场分析等等。
它们中有些使用定量分析和统计技术，而另一些则使用投资者偏好和投资决策来模拟行为。
金融计量学把金融市场和金融工具作为一个有机整体来考虑，并且视它们为一个经济体系，试图揭示它们之间的作用机制。
金融计量学的主要目标是利用定量分析对金融市场行为的变动进行模拟，从而推断出可能的金融决策。
金融计量学的一个重要组成部份是量化分析，其中包括从多种角度理解金融市场的数量分析和模型分析，如定价模型、风险管理模型和投资组合优化模型。
此外，金融计量学还可用来完善金融工具的定价和交易，它使得投资者和交易者能够使用更为精确的方法来管理金融市场的风险和测量投资回报。
金融计量学还可以提供投资决策者一个可以评估和比较多个投资组合的有效工具。
总的来说，金融计量学在今天拥有者越来越重要的地位，它有助于回答业务问题，并加强金融市场的稳健性。
金融计量学是一门新兴学科，它需要一个多学科背景来学习，既需要统计学当中的技术方法，也需要精通经济学和计算机科学等学科的知识。
在金融计量学中，重要的概念包括理论和应用模型、价格及其投资市场分析及其应用和金融工具定价技术等等。
科学家和金融专业人士正在不断深入研究金融计量学，以填补它所有可能存在的空白。
总之，金融计量学旨在使用现代经济学和计算机技术来整合金融市场变动，开发金融产品，优化风险管理策略，并推动金融市场的发展。
金融类专业《金融计量学》课程教学思考
金融类专业《金融计量学》课程教学思考《金融计量学》是金融类专业中的一门重要课程，旨在培养学生运用统计学方法和计量经济学理论分析金融市场和金融机构问题的能力。
本文从课程目标、教学内容和教学方法三个方面对《金融计量学》课程的教学进行思考。
一、课程目标《金融计量学》课程的主要目标是培养学生掌握基本的计量经济学理论和方法，培养学生在金融领域应用计量经济学进行数据分析和决策的能力。
具体包括以下几个方面：1. 理解和掌握统计学基础知识，包括概率论、数理统计和假设检验等。
学生需要具备熟练运用这些方法进行数据描述和分析的能力，以统计工具分析金融数据。
2. 熟悉计量经济学基本原理和假设，理解经济学的基本概念，如需求、供给、价格等。
学生还要掌握计量模型的构建和解释。
通过计量模型的应用，学生可以预测和解释金融市场、金融机构和金融政策等问题。
3. 培养学生熟练运用计量软件，如Eviews、Stata等，来进行数据处理和分析。
学生需要掌握这些工具的基本操作，能够熟练进行统计计算和模型估计。
4. 提高学生的数据分析能力和决策能力。
通过实际金融数据的分析案例，培养学生从实证研究中获取金融信息和洞察，以此为依据进行金融决策和风险控制。
二、教学内容《金融计量学》的教学内容应包括以下几个方面：1. 统计学基础知识。
包括随机变量、概率分布、抽样分布、假设检验等内容。
通过学习统计学基础知识，培养学生对金融数据的理解和描述能力。
3. 时间序列分析。
学生需要学会如何处理和分析金融时间序列数据，掌握时间序列模型的构建和预测方法。
4. 经济计量模型和回归分析。
学生需要学会构建和估计经济计量模型，掌握回归分析的基本方法和技巧。
5. 面板数据分析。
学生需要学会如何处理和分析面板数据，了解面板数据模型和方法，并能够应用于金融领域的实证研究。
三、教学方法在教学方法上，需要采用多种方式来帮助学生更好地理解和掌握《金融计量学》的理论和方法。
1. 理论与实践相结合。
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『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
/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
五、答疑安排
时间：周二下午5:30~7:30pm 或预约
主讲：张明恒
电话：+86 21 6590 2567
办公室：经济学院楼A521室
电邮：mingheng@
助教: 张奕
电话:
办公室: 经济学院楼A424
电邮: zhang.yi.z2004@
六、课堂参与
由于考试涉及到课堂教授的内容，所以你需参与课程讲授
内容。
你须为注意随堂补充的材料、作业练习及随机提问。
七、评分原则
期末总成绩取决于随堂参与%15、期中考试10%、作业练
习15%及期终考试60%。
八、数据、计算及软件
1.CRSP数据在
/ruey.tsay/teaching/fts或
/ruey.tsay/teaching/fts2
或R软件的FinTS包或随堂派发的数据。
2.统计软件
可选有：R、Eviews或Stata或S-Plus或其它统计软件。
3.中国金融市场数据
随堂派发或BB系统或自行下载的中国上海/深圳证券交易数据。
九、讲义大纲
1.纲要
1)金融市场导论
2)金融资产的收益及其统计特征
3)线性模型及其应用
4)条件方差波动模型
5)非线性模型及其应用
6)高频数据（如果时间许可）
7)连续时间扩散模型及Ito's引理（如果时间许可）
8)多变量模型、多因子模型及其应用（如果时间许可）
9)多变量条件方差模型（如果时间许可）
10)MCMC方法及其应用（如果时间许可）
2.课件及补充
1）基本
/ruey.tsay/teaching/bs41202/sp2 007或
2）课件
校内的BB系统或或
/site/FinEconMath。