第1章　金融计量学初步　1.1 金融计量学的范畴　1.2 金融时间序列数据　1.3 金融计量分析中的基本概念　1.4 金融计量软件介绍　练习1　本章参考文献第2章　差分方程、滞后运算与动态模型　2.1 一阶差分方程　2.2 动态乘数与脉冲响应函数　2.3 高阶差分方程　2.4 滞后算子与滞后运算法　练习2　本章参考文献第3章　平稳AR模型　3.1 基本概念　3.2 一阶自回归模型：AR（1）　3.3 二阶自回归模型：AR（2）　3.4 户阶自回归模型：AR（p）　练习3　本章参考文献第4章　平稳ARMA模型　4.1 移动平均过程（MA process）　4.2 自回归移动平均过程（ARMA processes）.　4.3 部分自相关函数（partial autocorrelations）　4.4 样本自相关与部分自相关函数　4.5 自相关性检验　4.6 ARMA模型的实证分析及应用　4.7 实例应用：中国CPI通货膨胀率的AR模型　练习4　本章参考文献第5章　预测理论与应用　5.1 基本概念与预测初步　5.2 基于MA模型的预测　5.3 基于AR模型的预测　5.4 预测准确性的度量指标　练习5第6章　非平稳时间序列模型　6.1 确定性趋势模型　6.2 随机趋势模型　6.3 去除趋势的方法　练习6　本章参考文献第7章　单位根检验法　7.1 DF单位根检验法　7.2 ADF单位根检验法　7.3 其他单位根检验法　7.4 各种单位根检验法的应用　练习7　本章参考文献第8章　向量自回归（VAR）模型　8.1 VAR模型介绍　8.2 VAR模型的估计与相关检验　8.3 格兰杰因果关系　8.4 向量自回归（VAR）模型与脉冲响应分析　8.5 VAR模型与方差分解　练习8　本章参考文献第9章　结构向量自回归（SVAR）模型　9.1 SVAR模型初步　9.3 SVAR模型的三种类型　9.4 SVAR模型的估计方法总结　9.5 SVAR与缩减VAR模型的脉冲响应及方差分解比较　练习9　本章参考文献第10章　协整与误差修正模型　10.1 协整与误差修正模型的基本定义　10.2 Engle-Granger协整分析方法　10.3 向量ADF模型与协整分析　10.4 向量误差修正模型（VECM）　10.5 确定性趋势与协整分析　10.6 Johansen协整分析方法　10.7 VECM的估计与统计推断　10.8 Johansen协整分析方法的应用　练习10　本章参考文献第11章　GARCH模型　11.1 背景介绍　11.2 ARCH模型　11.3 GARCH模型　11.4 非对称GARCH模型：TGARCH与EGARCH　11.5 其他GARCH模型　练习11　本章参考文献第12章　非线性金融时间序列模型　12.1 非线性时间序列模型背景介绍　12.2 马尔可夫区制转移模型　12.3 门限模型　12.4 应用　练习12　本章参考文献第13章　资产定价模型与估计　13.1 CAPM理论回顾　13.2 CAPM实证检验方法　13.3 多因素资产定价模型　13.4 CAPM应用　练习13　本章参考文献第14章　事件研究方法　14.1 事件研究概述　14.2 收益率估计　14.3 统计检验　14.4 事件研究方法应用　练习14　本章参考文献附录　矩阵代数与经典线性回归模型　A.1 矩阵代数　A.2 经典线，陛回归的基本假设　A.3 经典线性回归模型的普通最小二乘估计　练习A1
· · · · · · (收起)