金融計量學：時間序列分析視角(第三版)（簡體書）

本書可以用作高等院校的“金融計量學”“時間序列分析””等課程的教材。教師可以根據具體課時安排講授章節和學生自學章節。第三版對全書各個章節的細節描述和部分數據進行了更新，修正了之前版本中的個別筆誤，並且新增了第6章“序列相關性檢驗”等內容。全新改版後，本書更注重金融計量理論與實際應用的緊密結合，理論內容涵蓋全面，理論講解深入淺出，同時特別強調理論知識的實際應用。為提高本書的可讀性，筆者將涉及的比較繁難的內容盡量以簡單淺顯的語言形式和生動活潑的圖表形式解讀出來，並且結合金融計量軟件講解一些具體數據處理和回歸操作過程，形式新穎，期望使讀者閱而不煩。

本書適合作為經濟管理類本科生高年級或者研究生的教材。對於具有統計學基礎知識的學生，本書不失為一本簡單易懂的自學參考書。對於經濟金融領域的分析師和行業研究人員，特別是從事應用研究工作的相關人員，本書也是一本有益的案頭工具書。另外，本書也可以作為學生撰寫畢業論文時使用計量方法的應用指南。通過閱讀本書，讀者可以系統學習時間序列分析的相關基礎知識，並且運用書中介紹的應用流程對現實問題進行分析和研究。

張成思

中國人民大學財政金融學院副院長，教育部“長江學者”特聘教授、博士生導師，全國金融系統青年聯合會第二屆委員會委員，曾執教香港中文大學，曾任中國金融英語證書考試委員會專家組成員、Economic and Political Studies 執行主編、國家外匯管理局和世界銀行等機構的顧問專家。主要研究方向為貨幣金融學和金融時間序列分析。曾榮獲第二屆孫冶方金融創新獎、第六屆和第七屆薛暮橋價格研究獎、鄧子基財經學術論文獎、中國青年金融學者獎、《金融研究》年度最佳論文獎等重要獎項。以主要作者身份在中英文核心期刊發表論文百餘篇，其中在貨幣金融領域國際一流學術期刊 Journal of Money、Credit and Banking、Journal of International Money and Finance、International Journal of Central Banking 等發表論文50餘篇；在《經濟研究》等中文學術期刊發表論文近百篇，中英文研究成果半數以上是封面文章或刊首文；出版獨著5部、譯著6部。自2009年以來，在IDEA/RePEC數據庫公布的中國經濟學者國際學術影響力排名中位於前8%。

第1章 金融計量學初步 /1
1.1 金融計量學的範疇 /1
1.2 金融時間序列數據 /2
1.3 金融計量分析中的基本概念 / 5

第2章 金融計量軟件介紹 /12
2.1 綜合介紹 /12
2.2 EViews使用簡介 /14
2.3 GAUSS使用簡介 /23
2.4 Stata使用簡介 /27
練習2 /37

第3章 差分方程、滯後運算與動態模型 /44
3.1 一階差分方程 /44
3.2 動態乘數與脈衝響應函數 /48
3.3 高階差分方程 /51
3.4 滯後算子與滯後運算法 /53
練習3 /56

第4章 平穩AR模型 /58
4.1 基本概念 /58
4.2 一階自回歸模型:AR（1） /64
4.3 二階自回歸模型:AR（2） /73
4.4 p階自回歸模型:AR（p） 76
練習4 /82

第5章 平穩ARMA模型 /83
5.1 移動平均過程 /83
5.2 自回歸移動平均過程 /90
5.3 部分自相關函數 /94
5.4 樣本自相關與部分自相關函數 /97
5.5 ARMA模型的建立與估計 /101
5.6 實例應用:中國CPI通貨膨脹率的AR模型 /104
練習5 /106

第6章 序列相關性檢驗 /108
6.1 Breusch-Godfrey LM序列相關性檢驗 /109
6.2 Durbin-Watson序列相關性檢驗 111
6.3 序列相關性檢驗的基本原理:高斯牛頓回歸方法 /112
6.4 工具變量估計與序列相關性檢驗 /114
6.5 多維模型的序列相關性問題 /114
練習6 /115

第7章 預測理論與應用 /116
7.1 基本概念與預測初步 /116
7.2 基於MA模型的預測 /122
7.3 基於AR模型的預測 /124
7.4 預測準確性的度量指標 /126
練習7 /127

第8章 非平穩時間序列模型 /128
8.1 確定性趨勢模型 /128
8.2 隨機趨勢模型 /130
8.3 去除趨勢的方法 /134
練習8 /141

第9章 單位根檢驗法 /142
9.1 DF單位根檢驗法 /142
9.2 ADF單位根檢驗法 /146
9.3 其他單位根檢驗法 /151
9.4 各種單位根檢驗法的應用 /160
練習9 /164

第10章 向量自回歸（VAR）模型 /165
10.1 VAR模型介紹 /165
10.2 VAR模型的估計與相關檢驗 /176
10.3 格蘭杰因果關係 /182
10.4 VAR模型與脈衝響應分析 /184
10.5 VAR模型與方差分解 /190
練習10 /192

第11章 結構向量自回歸（SVAR）模型 /194
11.1 SVAR模型初步 /194
11.2 SVAR模型的基本識別方法 /198
11.3 SVAR模型的三種類型 /201
11.4 SVAR模型的估計方法總結 /210
11.5 SVAR與縮減VAR模型的脈衝響應及方差分解比較 /211
練習11 /213

第12章 協整與誤差修正模型 /215
12.1 協整與誤差修正模型的基本定義 /215
12.2 Engle-Granger協整分析方法 /223
12.3 向量ADF模型與協整分析 /230
12.4 向量誤差修正模型 /234
12.5 確定性趨勢與協整分析 /237
12.6 Johansen協整分析方法 /240