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目录
第1章 导论
1.1 什么是计量经济学
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
1.3 数据类型
1.4 金融模型中的收益率
1.5 构建计量经济模型的步骤
1.6 在阅读金融文献时需要考虑到的几个问题
1.7 本书其余部分的概要
第2章 金融数据建模的计量经济学软件包
2.1 哪些软件包可供使用
2.2 选择软件包
2.3 使用这两个软件包来完成简单的任务
2.4 WinRATS软件
2.5 EViews软件
2.6 参考读物
附录 计量经济学软件包供应商
第3章 古典线性回归模型概要
3.1 什么是回归模型
3.2 回归与相关
3.3 简单回归
3.4 一些专门术语
3.5 在古典线性回归模型下的假定
3.6 OLS估计量的性质
3.7 精确性和标准误差
3.8 统计推理导论
3.9 从简单模型到多元线性回归
3.10 常数项
3.11 在一般回归方程中如何计算参数（向量β的元素）
3.12 特殊类型的假设检验：τ比率
3.13 数据开采及检验的实际大小
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？
3.15 英国单位信托基金管理者能羸得市场吗？
3.16 过度反应假设和英国股票市场
3.17 检验多重假设
3.18 简单线性回归的EViews和RATS命令及结果
附录 CLRM结果的数学推导
3A.1 二元情况下推导OLS系数估计量
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
3A.3 在多元回归情奖品下推导OLS系数估计量
3A.4 在多元回归情况下推导OLS标准误差估计量
思考题
第4章 古典线性回归模型的进一步探讨
4.1 拟合优度统计量
4.2 幸福定价模型
4.3 对非曲嵌套假设的检验
4.4 违反古典线性回归模型假设
……
第5章 一元时间序列的建模与预测
第6章 多元模型
第7章 建立金融中的长期关系模型
第8章 建立波动和相关的模型
第9章 转换模型
第10章 模拟方法
第11章 金融学实证分析、课题研究或论文撰写
第12章 金融时间序列建模的近期未来发展趋势
附录1 一些基本的数学和统计学概念回顾
附录2 统计分布表
参考文献