Excel與金融計(jì)量學(xué)

第一章 線(xiàn)性回歸分析 第一節(jié) 線(xiàn)性回歸概述 一、基本定義 二、模型假設(shè)條件 第二節(jié) 模型參數(shù)估計(jì) 一、一元線(xiàn)性回歸模型參數(shù)估計(jì) 二、多元線(xiàn)性回歸模型參數(shù)估計(jì) 第三節(jié) 線(xiàn)性回歸模型的常規(guī)檢驗(yàn) 一、F檢驗(yàn) 二、t檢驗(yàn)及置信區(qū)間 三、擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 第二章 序列相關(guān)的Excel檢驗(yàn) 第一節(jié) 序列相關(guān)及其來(lái)源后果 一、序列相關(guān)的含義 二、序列相關(guān)的來(lái)源、后果 第二節(jié) 序列相關(guān)的檢驗(yàn) 一、圖示法 二、DW檢驗(yàn)法 三、LM檢驗(yàn)法 第三節(jié) 序列相關(guān)的修正方法 一、在p已知的情形下——廣義最小二乘法 二、廣義最小二乘法克服序列相關(guān) 第三章 異方差 第一節(jié) 異方差的含義、來(lái)源及影響 一、異方差的含義及表現(xiàn) 二、異方差的來(lái)源 三、異方差的影響 第二節(jié) 異方差的檢驗(yàn) 一、圖示檢驗(yàn)法 二、戈德菲爾德一匡特(Goldfeld—Quandt)檢驗(yàn) 三、懷特(White)檢驗(yàn)法 第三節(jié) 異方差的修正方法 一、取對(duì)數(shù)法 二、加權(quán)最小二乘法 第四章 多重共線(xiàn)性 第一節(jié) 多重共線(xiàn)性的來(lái)源及其后果 一、多重共線(xiàn)性的來(lái)源 二、多重共線(xiàn)性產(chǎn)生的后果 第二節(jié) 多重共線(xiàn)性的檢驗(yàn)方法 一、實(shí)證檢驗(yàn) 第三節(jié) 多重共線(xiàn)性的修正方法 一、理論方法介紹 二、實(shí)際操作 第五章 虛擬變量模型 第一節(jié) 虛擬變量的設(shè)立 一、虛擬變量的定義 二、虛擬變量的注意事項(xiàng) 三、虛擬變量的例子 第二節(jié) 用虛擬變量作季節(jié) 分析 第三節(jié) 季節(jié) 趨勢(shì)的消除和季節(jié) 指數(shù)的計(jì)算 一、移動(dòng)平均趨勢(shì)剔除法 二、季節(jié) 變動(dòng)的調(diào)整 第四節(jié) 含虛擬變量的回歸分析與方差分析的關(guān)系 一、單因素方差分析 二、雙因素方差分析 三、含虛擬變量的回歸分析與方差分析的關(guān)系 第六章 聯(lián)立方程組模型 第一節(jié) 聯(lián)立方程組模型基本概念 一、什么是聯(lián)立方程組模型 二、什么是內(nèi)生變量和外生變量 三、什么是聯(lián)立方程組的結(jié)構(gòu)式與簡(jiǎn)化式 第二節(jié) 聯(lián)立方程組模型的識(shí)別 一、什么聯(lián)立方程組模型的識(shí)別 二、識(shí)別條件 第三節(jié) 聯(lián)立方程組模型的估計(jì) 一、估計(jì)方法 二、間接最小二乘法 三、兩階段最小二乘法 第四節(jié) Excel估計(jì)聯(lián)立方程組模型的應(yīng)用實(shí)例 一、股票收益率與債券收益率之間關(guān)系的聯(lián)立方程組模型 二、貨幣政策與股票市場(chǎng)間相互關(guān)系的聯(lián)立方程組模型 第七章 時(shí)間序列分析 第一節(jié) 時(shí)間序列及時(shí)間序列分析簡(jiǎn)介 一、時(shí)間序列 二、時(shí)間序列分析 第二節(jié) 時(shí)間序列的平穩(wěn)性 一、時(shí)間序列的平穩(wěn)性 二、時(shí)間序列的實(shí)例 第三節(jié) 時(shí)間序列的偽回歸現(xiàn)象 第四節(jié) 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn) 第五節(jié) 時(shí)間序列的趨勢(shì)和季節(jié) 調(diào)整 第六節(jié) 時(shí)間序列的預(yù)測(cè) 一、趨勢(shì)預(yù)測(cè) 二、ARMA模型預(yù)測(cè) 第八章 協(xié)整理論及其應(yīng)用 第一節(jié) 協(xié)整理論的概念 第二節(jié) 時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn) 一、理論基礎(chǔ) 二、實(shí)證檢驗(yàn) 第三節(jié) 協(xié)整性檢驗(yàn)及誤差修正模型(ECM) 一、協(xié)整回歸 二、協(xié)整檢驗(yàn) 三、建立單一方程的誤差修正模型(ECM) 第四節(jié) 向量自回歸模型(VAR) 一、模型形式 二、實(shí)際操作 第五節(jié) 格蘭杰因果性檢驗(yàn) 一、理論介紹 二、實(shí)際操作 第九章 面板數(shù)據(jù)分析 第一節(jié) 面板數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介 一、面板數(shù)據(jù)及其特點(diǎn) 二、面板數(shù)據(jù)模型 三、注意事項(xiàng) 第二節(jié) 變系數(shù)模型 一、模型簡(jiǎn)介 二、數(shù)據(jù)處理 三、建立模型 第三節(jié) 混合模型與個(gè)體固定效應(yīng)模型 一、數(shù)據(jù)處理 二、混合模型 三、個(gè)體固定效應(yīng)模型 四、模型選取——F檢驗(yàn) 第四節(jié) 雙因素誤差回歸模型 一、數(shù)據(jù)處理 二、混合模型 三、個(gè)體時(shí)間雙固定效應(yīng)模型 四、模型選取——F檢驗(yàn) 第十章 ARCH模型與GARCH模型 第一節(jié) 金融時(shí)間序列的異方差 一、異方差數(shù)據(jù)的特征 二、Excel中折線(xiàn)圖的畫(huà)法 三、加栽分析工具庫(kù) 四、直方圖的畫(huà)法 第二節(jié) ARCH模型的參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn) 一、ARCH模型的定義 二、ARCH模型的極大似然估計(jì) 三、參數(shù)估計(jì)的具體步驟 四、關(guān)于GARCH模型的檢驗(yàn) 第三節(jié) GARCH模型的參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn) 一、GARCH模型的定義 二、GARCH模型的極大似然估計(jì) 三、關(guān)于GARCH模型的檢驗(yàn) 第十一章 主成分分析及因子分析的Excel實(shí)現(xiàn) 第一節(jié) 主成分分析的基本思想與模型 一、主成分分析的基本思想 二、主成分分析的幾何意義 三、主成分分析的數(shù)學(xué)模型 四、主成分分析的數(shù)學(xué)導(dǎo)出 第二節(jié) 主成分分析在Excel中的實(shí)現(xiàn) 一、主成分分析在Excel中的操作步驟 二、主成分分析具體輸出結(jié)果 三、分析結(jié)論 第三節(jié) 因子分析及其在Excel中的實(shí)現(xiàn) 一、因子分析的基本思想 二、因子分析與主成分分析的比較 三、因子分析的數(shù)學(xué)模型 四、因子分析的基本步驟 五、因子分析的Excel實(shí)現(xiàn) 第十二章 一些檢驗(yàn)方法簡(jiǎn)介 第一節(jié) 股市有效性的動(dòng)態(tài)游程統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn) 一、理論簡(jiǎn)介 二、實(shí)證檢驗(yàn) 三、EMH檢驗(yàn)的橫向比較 第二節(jié) 股市有效性的動(dòng)態(tài)MDL檢驗(yàn) 一、理論簡(jiǎn)介 二、實(shí)證檢驗(yàn)及比較 第三節(jié) 股市價(jià)格泡沫的分布檢驗(yàn)法 一、理論簡(jiǎn)介 二、分布檢驗(yàn)法 三、實(shí)證檢驗(yàn)與比較 第四節(jié) 結(jié)構(gòu)突變序列的IT檢驗(yàn)法 一、理論簡(jiǎn)介 二、實(shí)證檢驗(yàn) 附錄Excel2007操作簡(jiǎn)介 參考文獻(xiàn)