『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。
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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。