金融计量大作业题目
《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。
金融计量作业(含解答参考)
金融计量作业（解答参考）1、求ARMA （1,1）的自相关函数，ARMA （1,1）模型为：1111t t t t y c y αεθε--=+++ 解：由1111()()t t t t E y E c y αεθε--=+++的1c μαμ=+ 故11111111()t t t t t t t y c y y μαεθεμαμεθε-----=+++-=-++ 则11111()()[(())]()t t j t t t t E y y E y y μμαμεθεμ------=-++-1111111[()()()()]t t t t t t E y y y y αμμεμθεμ-----=--+-+- (1)观察（1）式可知当0111t j t j j t j t j -<>⎧⎧⇒⇒>⎨⎨-<->⎩⎩时有11()0,()0t t j t t j E y E y εμθεμ----=-=(1)于是当0j =时，根据（1）有01111()()t t t t E y E y γαγεμθεμ-=+-+-111111111111[()][()]t t t t t t t t E y E y αγεαμεθεθεαμεθε-----=+-+++-++=221111111(())t t E y αγσθθσαεμ--+++-=2211111112112([()])t t t t E y αγσθθσαεαμεθε----+++-++22211111()αγσθθσασ=+++2211111()αγσθθασ=+++ (2)(2)于是当1j =时，根据（1）有1101111()()t t t t E y E y γαγεμθεμ---=+-+-101112112[()]t t t t E y αγθεαμεθε----=+-++2101αγθσ=+ (3)(3)于是当1j >时，根据（1）有11j j γαγ-=联立（2）和（3）解得22111021(21)1θθασγα++=- 222111111121()1θαθααθσγα+++=- 则得1111120111111(0)(1)()(1)21(1)k k k k k γθααθργθθααρ-⎧=⎪++⎪===⎨++⎪⎪>⎩2、判断带常数项（漂移项）的随机游走模型1t t t y c y ε-=++一阶差分之后是否平稳？1t t t t y y y c ε-=-=+V ，易知()t t E y E c c ε=+=V ；2()t t D y D c εσ=+=V2(,)()()t t j t t j t t j t t j Cov y y E y y E y E y E c c c εε----=-=++-V V V V V V 22[()]0t t j t t j E c c c εεεε--=+++-=由上上述的计算过程可知一阶差分处理之后的序列均值为常数c ；方差存在且为常数2σ；协方差恒为零即具有周期性。
《金融计量学》题集
《金融计量学》题集一、选择题（每题10分，共100分）1.金融计量学主要应用于以下哪些领域？A. 金融市场预测B. 风险管理评估C. 文学作品分析D. 宏观经济政策制定2.在时间序列分析中，AR模型主要描述的是？A. 自回归过程B. 移动平均过程C. 季节性变动D. 长期趋势3.以下哪个统计量常用于衡量时间序列的平稳性？A. 均值B. 方差C. 自相关系数D. 偏度4.对金融数据进行对数变换的主要目的是？A. 简化计算B. 消除异方差性C. 提高数据的正态性D. 增加数据的波动性5.GARCH模型主要用于分析金融时间序列的哪种特性？A. 平稳性B. 季节性C. 波动性D. 趋势性6.VaR（Value at Risk）模型的核心思想是什么？A. 用历史数据来预测未来风险B. 用数学模型来量化潜在损失C. 用专家判断来评估风险D. 用模拟方法来估计风险7.在多元回归分析中，如果解释变量之间存在高度相关性，会导致什么问题？A. 模型拟合度提高B. 参数估计不稳定C. 残差增大D. 模型解释能力增强8.以下哪个不是金融计量模型的常见检验方法？A. 残差检验B. 稳定性检验C. 显著性检验D. 一致性检验9.在金融时间序列分析中，ADF检验主要用于检验什么？A. 序列的平稳性B. 序列的自相关性C. 序列的异方差性D. 序列的周期性10.以下哪个软件不是常用的金融计量学分析工具？A. EViewsB. R语言C. PythonD. Excel（基本功能）二、填空题（每题10分，共50分）1.金融计量学是研究__________________的学科，它运用统计和数学方法来分析和预测金融市场行为。
2.在进行时间序列分析时，如果序列不平稳，通常需要进行__________________处理，以使其满足建模要求。
3.GARCH模型中的“G”代表__________________，它用于描述时间序列的波动性聚集现象。
金融计量学期末考试试题
金融计量学期末考试试题专业资料word 完美格式《金融计量学》习题一一、填空题:１、计量经济模型普通最小二乘法得基本假定有解释变量非随机、随机干扰项零均值、同方差、无序列自相关、随机干扰项与解释变量之间不相关、随机干扰项服从正态分布零均值、同方差、零协方差(隐含假定:解释变量得样本方差有限、回归模型就是正确设定）２、被解释变量得观测值i Y 与其回归理论值）(Y E 之间得偏差,称为随机误差项；被解释变量得观测值i Y 与其回归估计值i Y ˆ之间得偏差，称为残差。
3、对线性回归模型μββ++=X Y 10进行最小二乘估计，最小二乘准则就是。
4、高斯—马尔可夫定理证明在总体参数得各种无偏估计中,普通最小二乘估计量具有有效性或者方差最小性得特性,并由此才使最小二乘法在数理统计学与计量经济学中获得了最广泛得应用。
5、普通最小二乘法得到得参数估计量具有线性性、无偏性、有效性统计性质。
６、对于i i i X X Y 2211０ˆˆˆˆβββ++=,在给定置信水平下,减小２ˆβ得置信区间得途径主要有＿_增大样本容量＿＿___＿、__提高模型得拟合优度__、___提高样本观测值得分散度_＿__＿_。
7、对包含常数项得季节（春、夏、秋、冬）变量模型运用最小二乘法时,如果模型中需要引入季节虚拟变量,一般引入虚拟变量得个数为__＿_3个＿_＿__＿。
８、对计量经济学模型作统计检验包括__拟合优度_检验、_＿＿_方程得显著性检验、_变量得显著性__检验。
９、总体平方与TSS 反映＿_被解释变量观测值与其均值_＿之离差得平方与;回归平方与ESS 反映了__被解释变量得估计值(或拟合值）与其均值_＿之离差得平方与;残差平方与RＳＳ反映了__＿_被解释变量观测值与其估计值＿_之差得平方与。
10、方程显著性检验得检验对象就是＿__＿模型中被解释变量与解释变量之间得线性关系在总体上就是否显著成立_＿。
1２、对于模型i kｉｋ i i i Ｘ X X Y μββββ+++++= 221１０,i=１,2,…,n ,一般经验认为,满足模型估计得基本要求得样本容量为__n ≥30或至少n≥3(k＋1)＿＿＿。
金融计量学作业1(前5题)
金融计量学作业案例分析
金融09-1班
张冬雪
09094122
1）描绘出人均可支配收入（SR）和生活费支出（ZC）序列的曲线图；
①SR序列曲线图
②ZC序列曲线图
2）以SR为横坐标， ZC为纵坐标画出散点图
3）选用适当的方法判断两个序列的单整阶数
①SR序列
如图，第六期才进入虚线内，SR序列非平稳，进行一次差分：
SR序列平稳
∴SR为一阶单整序列
②ZC序列
第五期才入虚线内，ZC序列为非平稳，进行一次差分：
经过一次差分，ZC序列平稳
∴ZC序列为一阶单整序列
4）对ZC序列进行差分计算，分别计算差分序列的自相关和偏自相关值（k=10）,并利用两个值的特点说明可以建立何种ARMA（p,q）
①对ZC序列进行一次差分:
∴差分序列的自相关Z值q=1，偏自相关值p=1
可以建立模型ARMA（1，1）
5）对模型ARMA（p,q）进行检验
模型ARMA（1，1）通过检验
6）用EG两步法检验两个变量是否存在协整关系。
（自学，试做）①以ZC为被解释变量，SR为解释变量进行回归分析
估计的回归模型为：ZCt=1.006602SRt-33.22143+Ut、
②令Ut=resid，对Ut进行单位根检验
在5％的显著性水平下，t检验统计量为-5.828855，小于相应的临界值，从而拒绝Ho。
表明残差序列不存在单位根，是平稳序列。
因此SR与ZC之间存在协整关系。
金融计量学-期末考试
金融计量学-期末考试重要说明：（1）考试时间：18周随堂，请在此之前做好实证部分。
我会根据实证结果出5道问答题，到时与实证结果一起写在答题册上。
（2）18周随堂考时，可携带5页纸以下的资料（上面附上实证结果，也可以写上任何文字），但不要携带书籍、电脑，不可查阅手机等。
（3）本次考试为半开卷形式，请同学们认真遵守考试规则。
利用test.wfl文件（consump表示实际消费，income表示实际收入，int_3m 表示实际利率），完成以下实证部分：在主菜单选择File/Open/Eviews workfile,选择test.wfl文件（1）列出变量consump，income，int_3m的均值、标准差、最小值、中值、最大值、偏度、峰度、JB值等描述性统计量。
选中3个变量后双击，出现选择菜单，选择one group，出现的表格是3个变量的基本信息，在菜单栏中选择view，选中第五项Descriptive Stats(统计量描述)后选择Common Sample(因为所选变量的范围一样，若变量范围不一样是则选择individual samples)Probability估计系数的显著性水平Mean 均值Median 中值Maximum 最大值Minimum最小值Std.Dev 标准差Skewness 偏度Kurtosis峰度Sum Sq.Dev 离差平方和（2）对consump以及income最小二乘法回归。
（即ls consump c income）在窗口中输入ls consump c income回车方程：463.17920.7794=+consump income（3）对consump以及income取对数，分别命名为lncon以及lninc，作最小二乘法回归。
（即ls lncon c lninc）在窗口中输入series lncon=log(consump) series lninc=log(income)回车，可见到workfile增加了两列，输入ls lncon c lninc可得con inc=+方程：ln0.32930.9439ln（4）对consump以及income取对数，然后取增加值，分别命名为gcon以及ginc（即gcon=lncon-lncon(-1)，ginc=lninc-lninc(-1)）；然后作最小二乘法回归。
金融计量学大作业__中国城镇居民收入-消费关系模型__gretl版
<中国城镇居民收入-消费关系模型>摘要：改革开放以来，中国经济高速增长，1989-2002年的13年，经济年均增长9.3%，比世界平均增长速度快6.3个百分点。
中国城镇居民消费主体结构的收入水平明显提高了增长步伐。
1979-2009年人均可支配收入年均增长14.32%，其中“八五”计划时期为增长速度最快的时期，达到年均增长26%的高速度，大大超过了人均GDP11.4%的年均增长速度。
人均可支配收入2009年为17175元是1979 年387.0 元的44.4倍，,增长幅度惊人。
我国居民消费经历了数次变迁，消费理念也发生了很大的变化，在我国居民消费经历了从传统的基本生活消费逐步向发展性和享受性消费转移的过程中。
本文阐述了改革开放以来中国城镇居民收入与消费结构的变化，并就其存在的问题进行了剖析，进而对如何优化居民消费结构进行了探讨。
关键词：城镇居民收入消费单位根协整回归检验修正<Chinese Urban Residents' income - consumer RelationshipModel>Abstract: since the reform and opening up, China's rapid economic growth, 1989 -, - 2002 years of 13 years, the economy grew at an average annual rate of 9.3%, more than the world's average growth rate 6.3% faster. China's urban residents consumption subject structure income level obviously increase the pace. 1979-2009 per capita disposable income grew at an average annual rate of 14.32%, and were the "eighth five-year plan period for the fastest growing period, achieve the average annual growth of 26% of the high speed, greatly exceed the per capita GDP11.4 % with an average annual growth rate. Per capita disposable income in 2009 to 17175 yuan in 1979 $387.0, 44.4, times,, increase amazing. The consumption of resident of our country experienced several changes, consumption concept also produced very big change, in the consumption of resident of our country has experienced from the traditional basic life consumption gradually to developmental and enjoyment consumption in the process of transfer. This paper describes the China since the reform and opening up the town residents income and consumption structure change, and the existing problems are analyzed, and how to optimize consumption structure is discussed.Keywords: urban residents income consumption roots of unity cointegration regression test correction1 引言1.1研究背景及意义人均可支配收入指个人收入扣除向政府缴纳的个人所得税、遗产税和赠与税、不动产税、人头税、汽车使用税以及交给政府的非商业性费用等以后的余额，是在家庭总收入中，除去一切必要花费之外，居民可随意支配的部分。
金融计量学大作业参考-
广西科技大学（筹）《金融计量经济学》院别财经学院专业金融学班级金融102小组成员的任务分配：1.建模与分析（即相关性检验、建立古典线性回归方程、残差项检验、平稳性检验、ARMA模型、VAR模型、格兰杰因果检验、脉冲响应、协整），题目一的案例分析，题目一的总结和建议，查找题目二的数据来源，作业的排版。
2.建模与分析（即相关性检验、建立古典线性回归方程、残差项检验、平稳性检验、ARMA模型、VAR模型、格兰杰因果检验、脉冲响应、协整）。
3.建模与分析（即相关性检验、建立古典线性回归方程、残差项检验、平稳性检验、ARMA模型、VAR模型、格兰杰因果检验、脉冲响应、协整），查找题目一的数据来源，模型的提出。
4.建模与分析（即相关性检验、建立古典线性回归方程、残差项检验、平稳性检验、ARMA模型、VAR模型、格兰杰因果检验、脉冲响应、协整），题目二的案例分析，查找题目二的数据来源，题目二的总结和建议，作业的排版。
目录一、影响恩格尔系数的因素分析（一）案例分析 (4)（二）模型的提出 (5)（三）数据的来源 (7)（四）建模与分析 (7)1、相关性检验 (7)2、建立古典线性回归方程 (8)3、残差项检验 (9)（五）总结和建议 (11)二、关于汇率市场相互影响的分析（一）案例分析 (13)（二）模型的提出 (13)（三）数据的来源 (16)（四）建模与分析 (20)1、平稳性检验 (20)2、ARMA模型 (24)3、VAR模型 (26)4、格兰杰因果检验 (29)5、脉冲响应 (30)6、协整 (30)（五）总结和建议 (33)一、影响恩格尔系数的因素分析（一）案例分析2011年，城镇居民家庭恩格尔系数分别为36.3%和40.4%。
此前国家统计局发布的数据显示，我国恩格尔总体下降的格局没有改变，但降幅在逐步缩小。
同时，部分年份出现反弹，如2008年明显高于2007年。
相对于2010年，2011年城镇家庭恩格尔系数35.7%上升0.6个百分点，出现反弹。
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金融计量大作业题目
正文:
金融计量是一门以数学和统计学为基础的学科，旨在使用数学模型和计量方法来研究金融市场和金融工具的价值、风险和收益。
本次大作业将要求同学们完成以下任务:
1. 选择一个金融市场或金融工具，对其价格变化趋势进行分析。
2. 使用计量方法，对金融市场或金融工具的价格变化进行分析，并解释结果。
3. 选择一个金融案例，研究其风险和收益，并使用计量方法进行分析。
4. 对金融市场或金融工具的未来价格进行预测，并使用计量方法进行分析。
拓展:
金融计量学是金融学领域的一个分支，主要使用数学、统计学和计算机科学等方法来研究金融市场和金融工具的价值、风险和收益。
在现代社会，金融计量学广泛应用于投资组合优化、风险管理、资产定价、预测市场趋势等方面。
金融计量学的发展可以追溯到 20 世纪 50 年代和 60 年代，当时数学家和统计学家开始使用数学模型和计量方法来研究金融市场。
随着计算机技术的发展，金融计量学得到了迅速的发展，并开始广泛应用于金融市场和金融工具的研究。
今天，金融计量学已经成为金融学领域的重要分支，其研究成果
对于投资者、金融机构和政府部门都具有重要的意义。