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《金融计量经济学导论》的内容简要介绍.......
本书的目标读者主要是本科生或硕士研究生（包括MBA学生），这些学生需要掌握广泛的现代计量经济技术。同时我们也希望，该书对需要了解金融领域广泛使用的统计工具的研究者（包括理论型的和应用型的）有所帮肋。本书还可用于金融学、金融经济学、证券和投资学的本科生或研究生的金融时间序列分析或金融计量经济学课程。 为了尽可能被读者所接受，本书尽量降低数量技术知识方面的要求，读者只需具备初等的微积分，代数（包括矩阵）以及基础统计学知识即可，本书在附录部分对它们进行了简单的叙述。本书始终强调的是将这些技术有效地应用于处理金融领域中的真实数据和问题。 在金融和投资领域方面，本书假定读者已具有公司理财，金融市场和投资学的基础知识。因此，诸如现代投资组合理论、资本资产定价模型（CAPM）、套利定价理论（APT）、有效市场假说、衍生证券定价以及利率期限结构等问题，虽然在整本书中经常提及，但本书并未对其进行深入探讨。
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《金融计量经济学导论》的图书目录......
第1章 导论<br> 1.1 什么是计量经济学<br> 1.2 金融计量经济学不同于“经济计量经济学”吗？——金融数据的一些固有特征<br> 1.3 数据类型<br> 1.4 金融模型中的收益率<br> 1.5 构建计量经济模型的步骤<br> 1.6 在阅读金融文献时需要考虑到的几个问题<br> 1.7 本书其余部分的概要<br>第2章 金融数据建模的计量经济学软件包<br> 2.1 哪些软件包可供使用<br> 2.2 选择软件包<br> 2.3 使用这两个软件包来完成简单的任务<br> 2.4 WinRATS软件<br> 2.5 EViews软件<br> 2.6 参考读物<br> 附录 计量经济学软件包供应商<br>第3章 古典线性回归模型概要<br> 3.1 什么是回归模型<br> 3.2 回归与相关<br> 3.3 简单回归<br> 3.4 一些专门术语<br> 3.5 在古典线性回归模型下的假定<br> 3.6 OLS估计量的性质<br> 3.7 精确性和标准误差<br> 3.8 统计推理导论 <br> 3.9 从简单模型到多元线性回归<br> 3.10 常数项<br> 3.11 在一般回归方程中如何计算参数（向量β的元素）<br> 3.12 特殊类型的假设检验：τ比率<br> 3.13 数据开采及检验的实际大小<br> 3.14 运用简单的τ检验来检验金融理论的例子—— 美国共同基金能羸得市场吗？<br> 3.15 英国单位信托基金管理者能羸得市场吗？<br> 3.16 过度反应假设和英国股票市场<br> 3.17 检验多重假设<br> 3.18 简单线性回归的EViews和RATS命令及结果<br> 附录 CLRM结果的数学推导<br> 3A.1 二元情况下推导OLS系数估计量<br> 3A.2 在二元情奖品下推导截距和斜率的OLS标准误差估计量<br> 3A.3 在多元回归情奖品下推导OLS系数估计量<br> 3A.4 在多元回归情况下推导OLS标准误差估计量<br> 思考题<br>第4章 古典线性回归模型的进一步探讨<br> 4.1 拟合优度统计量<br> 4.2 幸福定价模型<br> 4.3 对非曲嵌套假设的检验<br> 4.4 违反古典线性回归模型假设<br> ……<br>第5章 一元时间序列的建模与预测 <br>第6章 多元模型 <br>第7章 建立金融中的长期关系模型 <br>第8章 建立波动和相关的模型 <br>第9章 转换模型 <br>第10章 模拟方法 <br>第11章 金融学实证分析、课题研究或论文撰写 <br>第12章 金融时间序列建模的近期未来发展趋势 <br>附录1 一些基本的数学和统计学概念回顾 <br>附录2 统计分布表 <br>参考文献 <br>致谢
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《金融计量经济学导论》的相关评论......
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