金融計(jì)量學(xué)

前言

　　金融學(xué)是社會科學(xué)中最具有魅力的學(xué)科之一，因?yàn)闊o論是微觀層面的公司金融(corporate finance)，還是宏觀層面的貨幣金融、國際金融等，都與人們的經(jīng)濟(jì)生活緊密相關(guān)。而隨著現(xiàn)代金融學(xué)科的快速發(fā)展，尤其是以威廉?夏普(William Sharpe)、默頓?米勒(Merton Miller)、哈里?馬科維茨(Harry Markowitz)以及羅伯特?默頓(Robert Merton)在布萊克—斯科爾斯(Black-Scholes)期權(quán)定價(jià)公式方面的不懈研究，以及羅伯特．恩格爾(Robert Engle)和克萊夫?格蘭杰(Clive Grangerl)在研究金融資產(chǎn)收益波動性(volatility)聚類現(xiàn)象的時(shí)序分析方面的貢獻(xiàn)，使得金融計(jì)量方法不斷推陳出新，而現(xiàn)代金融學(xué)的教學(xué)和研究也日益突出計(jì)量分析的重要地位?！　〗鹑谟?jì)量學(xué)(Financial Econometrics)正是在這個(gè)大的背景下發(fā)展起來的。從名稱不難看出，金融計(jì)量學(xué)實(shí)質(zhì)上是運(yùn)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法研究金融領(lǐng)域的相關(guān)問題。在金融計(jì)量學(xué)發(fā)展的早期，尤其是20世紀(jì)90年代之前，金融計(jì)量學(xué)一般被劃歸為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)分支。然而，隨著金融學(xué)的獨(dú)立發(fā)展和學(xué)科體系的日益完善，用來研究金融學(xué)的現(xiàn)代計(jì)量方法，在20世紀(jì)90年代之后也隨之出現(xiàn)了一番波瀾壯闊的發(fā)展景象，特別是金融時(shí)間序列分析方法在金融領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用和發(fā)展?！　〗陙?，隨著中國的金融學(xué)科的快速發(fā)展和學(xué)科體系的逐步成熟，現(xiàn)代金融計(jì)量方法也越來越多地被用來分析現(xiàn)實(shí)中的金融問題。當(dāng)前，“金融計(jì)量學(xué)”等相關(guān)課程也逐漸成為國內(nèi)許多高校為金融學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、工商管理以及財(cái)政學(xué)等相關(guān)專業(yè)的本科生和研究生開設(shè)的專業(yè)必修課。

內(nèi)容概要

金融學(xué)是社會科學(xué)中最具有魅力的學(xué)科之一，因?yàn)闊o論是微觀層面的公司金融，還是宏觀層面的貨幣金融、國際金融等，都與人們的經(jīng)濟(jì)生活緊密相關(guān)。20世紀(jì)90年代之后金融時(shí)間序列分析方法在金融領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。 所以選擇合適的教材就成為教師教學(xué)和學(xué)生學(xué)習(xí)的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本教材內(nèi)容涵蓋金融計(jì)量的主要分析方法，同時(shí)強(qiáng)調(diào)理論與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合，并且應(yīng)用的實(shí)際例子大部分以中國的經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)為主，并包括非線性金寸間序列分析方法等金融計(jì)量前沿知識。同時(shí)在編寫過程中，把涉及到的比較繁難內(nèi)容以簡單淺顯的語言形式和容易理解的圖表形式解讀出來，并且結(jié)合金融計(jì)量軟件講解一些具體數(shù)據(jù)處理和回歸操作過程，形式新穎，期望使讀者閱而不煩。 本書適合用作金融學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和工商管理等專業(yè)的研究生或高年級本科生教材，對于有計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)或者正在學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)課程的學(xué)生，本書不失為一本很好的學(xué)用書。另外，對于具有一定金融學(xué)或經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)的從業(yè)人員和科研工作者，本書也可以作為一本案頭參考書。

作者簡介

張成思，中國人民大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院副教授。
    英國曼徹斯特大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，英國皇家經(jīng)濟(jì)學(xué)會成員，中國財(cái)政金融政策研究中心研究員，中國人民大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院金融學(xué)—數(shù)學(xué)雙學(xué)位實(shí)驗(yàn)班項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，國家外匯管理局和世界銀行受邀專家，JMCB、Manchester School等多個(gè)

書籍目錄

第1章  金融計(jì)量學(xué)介紹　導(dǎo)讀  　1.1  金融時(shí)間序列的定義與實(shí)例　1.2  金融時(shí)間序列分析中的基本概念　1.3  金融計(jì)量軟件介紹　練習(xí)1  　本章參考文獻(xiàn)第2章  差分方程、滯后運(yùn)算與動態(tài)模型　導(dǎo)讀　2.1  一階差分方程　2.2  動態(tài)乘數(shù)與脈沖響應(yīng)函數(shù)　2.3  高階差分方程　2.4  滯后算子與滯后運(yùn)算法　練習(xí)2　本章參考文獻(xiàn)第3章  平穩(wěn)金融時(shí)間序列：AR模型　導(dǎo)讀　3.1  基本概念　3.2  一階自回歸模型（AR（1）process）　3.3  二階自回歸模型（AR（2）process）　3.4  p階自回歸模型（AR（p）process）　練習(xí)3 　本章參考文獻(xiàn)第4章  平穩(wěn)金融時(shí)間序列：ARMA模型　導(dǎo)讀　4.1  移動平均過程（MA Process）　4.2  自回歸移動平均過程（ARMA Process）　4.3  部分自相關(guān)函數(shù)（Partil Autocorrelation Function）　4.4  樣本自相關(guān)與部分自相關(guān)函數(shù)　4.5  自相關(guān)性檢驗(yàn)　4.6  ARMA模型的實(shí)證分析及應(yīng)用　4.7  實(shí)例應(yīng)用：中國CPI通脹率的AR模型　練習(xí)4  　本章參考文獻(xiàn)第5章  非平穩(wěn)金融時(shí)間序列　導(dǎo)讀　5.1  確定性趨勢模型　5.2  隨機(jī)性趨勢模型　5.3  去除趨勢的方法　練習(xí)5  　本章參考文獻(xiàn)第6章  單位根檢驗(yàn)法　導(dǎo)讀　6.1  DF單位根檢驗(yàn)法　6.2  ADF單位根檢驗(yàn)法　6.3  其他單位根檢驗(yàn)法　6.4  各種單位根檢驗(yàn)法的應(yīng)用　練習(xí)6　本章參考文獻(xiàn)第7章  向量自回歸（VAR）模型　導(dǎo)讀　7.1  向量自回歸（VAR）模型介紹　7.2  VAR模型的估計(jì)與相關(guān)檢驗(yàn)　7.3  格蘭杰因果關(guān)系　7.4  向量自回歸（VAR）模型與脈沖響應(yīng)分析　7.5  VAR模型與方差分解　練習(xí)7　本章參考文獻(xiàn)第8章  結(jié)構(gòu)向量自回歸（SVAR）模型　導(dǎo)讀　8.1  結(jié)構(gòu)向量自回歸（SVAR）模型的基本介紹　8.2  SVAR模型的基本識別方法　8.3  SVAR模型的三種類型　8.4  SVAR模型的估計(jì)方法總結(jié)　8.5  SVAR與縮減VAR模型的脈沖響應(yīng)及方差分解比較　練習(xí)8　本章參考文獻(xiàn)第9章  協(xié)整與誤差修正模型　導(dǎo)讀　9.1  協(xié)整與誤差修正模型的基本定義　9.2  Engle-Granger協(xié)整分析方法　9.3  向量ADF模型與協(xié)整分析　9.4  向量誤差修正模型（VECM）　9.5  確定性趨勢與協(xié)整分析　9.6  Johansen協(xié)整分析方法　9.7  VECM的估計(jì)與統(tǒng)計(jì)推斷　9.8  Johansen協(xié)整分析方法的應(yīng)用　練習(xí)9　本章參考文獻(xiàn)第10章  金融計(jì)量中的條件異方差模型　導(dǎo)讀　10.1  背景介紹　10.2  ARCH模型　10.3  GARCH模型　10.4  非對稱GARCH模型　10.5  其他GARCH模型　練習(xí)10　本章參考文獻(xiàn)第11章  非線性金融時(shí)間序列模型　導(dǎo)讀　11.1  非線性時(shí)間序列模型背景介紹　11.2  馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型　11.3  門限模型　練習(xí)11　本章參考文獻(xiàn)附錄A1  矩陣代數(shù)與經(jīng)典線性回歸模型　導(dǎo)讀　A1.1  矩陣代數(shù)　A1.2  經(jīng)典線性回歸模型的基本假設(shè)　A1.3  經(jīng)典線性回歸模型的普通最小二乘估計(jì)　練習(xí)12附錄A2  統(tǒng)計(jì)表

章節(jié)摘錄

　　第1章　金融計(jì)量學(xué)介紹　　導(dǎo)讀　　作為開篇介紹，本章主要介紹金融計(jì)量學(xué)的背景知識，為后續(xù)從事實(shí)證金融計(jì)量分析奠定基礎(chǔ)。有人認(rèn)為：“金融計(jì)量學(xué)研究的就是時(shí)間序列的資產(chǎn)價(jià)格評估理論與實(shí)踐?！边@種詮釋金融計(jì)量學(xué)的角度只能說涵蓋了該學(xué)科領(lǐng)域的部分內(nèi)容。事實(shí)上，金融計(jì)量學(xué)涵蓋的內(nèi)容要遠(yuǎn)比這種描述豐富得多。例如，現(xiàn)代金融計(jì)量學(xué)家所面臨的問題不僅僅是資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）的應(yīng)用，也涉及到更廣泛的金融風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量計(jì)算、股價(jià)波動性問題分析、匯率決定機(jī)制的計(jì)量分析，以及通貨膨脹動態(tài)路徑的預(yù)測分析等?！　∫虼耍緯膬?nèi)容沒有局限在資本資產(chǎn)定價(jià)模型或者行為金融領(lǐng)域常用的事件分析方法上面，而是以金融時(shí)間序列分析為主線，介紹金融領(lǐng)域常用的一維和多維計(jì)量模型。本書不僅介紹現(xiàn)代金融計(jì)量方法中的理論模型，比如隨機(jī)游走模型、金融時(shí)序波動模型和協(xié)整模型等，而且更注重理論模型的實(shí)際應(yīng)用講解。這樣，我們希望本書能為金融學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)的學(xué)生和金融領(lǐng)域的研究人員提供理解并從事金融計(jì)量分析的必要技術(shù)背景。　　雖然本書對資本資產(chǎn)定價(jià)模型和事件分析等金融市場計(jì)量模型也有所涉及，但重點(diǎn)放在相關(guān)理論的金融時(shí)間序列分析方法和應(yīng)用上面，而關(guān)于CAPM的理論內(nèi)容以及事件研究的非金融時(shí)間序列分析方法，建議讀者參閱坎貝爾等人（1997）的專著《金融市場計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》，以便最大化讀者的讀書、獲知的效用，也避免資源的浪費(fèi)。　　為給讀者以更好的啟發(fā)，本章的第1小節(jié)將簡要介紹金融時(shí)間序列的基本概念，初步識別金融時(shí)序變量的圖示特征；第2小節(jié)介紹金融計(jì)量學(xué)中常用的概念和相關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識。在本章的最后一個(gè)小節(jié)，我們簡單介紹了常用的金融計(jì)量軟件，WinRATs，Matlab以及SAS等，并詳細(xì)介紹了現(xiàn)代金融時(shí)序分析領(lǐng)域最為流行的軟件之一EViews 5.0以上版本的使用方法?！　?.1　金融時(shí)間序列的定義與實(shí)例　　廣義地講，將某種金融隨機(jī)變量按出現(xiàn)時(shí)間的先后順序排列起來稱為金融時(shí)間序列。從現(xiàn)實(shí)世界的角度看，金融時(shí)間序列就是指在一定時(shí)期內(nèi)按時(shí)間先后順序排列的金融隨機(jī)變量。如果我們暫時(shí)不去深究這里提到的“隨機(jī)”概念（隨機(jī)變量的概念將在下一小節(jié)中闡述），并假定變量的排序總是按時(shí)間先后排列的，那么金融時(shí)間序列最顯著的特征就是其與“時(shí)間”緊密相聯(lián)。一般來說，金融時(shí)間序列變量，有時(shí)也簡稱為金融時(shí)序變量，由兩個(gè)明顯的要素組成，即時(shí)間跨度和序列的頻率。

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