图书简介：
        本书主要向读者介绍金融计量经济模型及EViews、SAS、SPSS、Excel等软件的应用，包括线性回归等一些常用内容和金融计量经济模型的检验及其软件应用等。本书共分14章，主要内容包括：金融计量经济学绪论及其软件应用介绍；参数估计与假设检验；一元线性回归模型及其统计检验；多元线性回归模型及其统计检验；回归模型的多重共线性计量检验与消除；回归模型的异方差计量检验与消除；回归模型的自相关计量检验与消除；滞后变量、虚拟变量设置及其回归分析；联立方程模型及其应用；面板数据模型建立及其应用；金融数据的单位根检验与葛兰杰因果检验及其应用；金融数据的协整检验及其应用；GARCH模型在金融数据分析中的应用；金融计量经济模型及其应用。
       本书融理论与软件应用等内容于一体，实验性强，内容充实，通俗易懂，可用作大中专院校各类学生学习金融计量经济学等课程的教材或参考书，也可供从事计量经济分析方法的经济管理人员参考，对于从事金融、财务、会计实证研究的读者，本书也是一部良好的教材和参考书。
前    言
　　
　　近年来，计量经济学在国内得到广泛的应用，并且成为国内外众多高校经济学各专业的核心课程。从其内容来看，计量经济学的研究体系已日趋成熟，如清华大学李子奈教授编著的《计量经济学》，内容涵盖了一元线性回归、多元线性回归、多重共线性、异方差、自相关、联立方程模型等，它为经济分析提供了较为完整的框架。然而，在金融学的教学和实践中，我们却发现这样一个事实：许多学过计量经济学的同学很难开展金融财务实证分析，即使是较为系统地掌握了计量经济学的研究生也同样难以进行金融财务实证论文的写作。出现这种问题的原因是什么？应该如何实现计量方法和金融市场实证分析的有效对接？经过认真的分析和思考，我们认为，尽管计量经济学提供了经济分析的主要方法，但是金融学作为一门独立的学科，有它自身的学科特性和研究体系，目前计量经济学的一般范畴并不能有效解决金融市场相关问题的实证分析，因此，如何将计量经济学方法应用到金融市场分析中，并对金融投资领域的经典理论进行实证分析与检验研究，就成为金融财务学科发展和完善的重要课题。针对如何将计量分析方法应用到金融学领域这一现实课题，国内外学者进行了积极探索并取得了丰硕成果，最具代表性的就是坎贝尔等(1997，2003)编著的经典教材《金融市场的计量经济学》，国内学者如张雪莹(2005)、邹平(2006)、周爱民(2007)、张宗新(2008)、宋军(2009)、汪昌云(2010)等也对金融计量学的课程教学进行了有益的探索与研究。
　　借鉴国内外学者的研究成果，我们力图编写一本适合中国学生使用的金融计量经济学及EViews、SAS、SPSS、Excel等软件应用的教材。本书除了介绍一元线性回归、多元线性回归、多重共线性、异方差、自相关、滞后变量、虚拟变量、联立方程模型等经典计量经济学内容及其软件应用以外，更主要的是突出了金融特色，即金融时间序列分析的应用等内容，如第10章面板数据模型建立及其应用、第11章金融数据的单位根检验与葛兰杰因果检验及其应用、第12章金融数据的协整检验及其应用、第13章GARCH模型在金融数据分析中的应用、第14章金融计量经济模型及其应用中介绍的内容。其目的是为即将从事经济、管理、金融财务、会计实证研究的人员提供一些计量分析方法的工具，并使其打下一个扎实的金融财务计量经济分析方法的基础。
　　本书融理论与实务(统计与计量经济软件应用)于一体，内容丰富，通俗易懂，涉及的范围广，可实验性与可操作性强。本书可作为大中专院校金融学院、商学院、管理学院、经济学院、财经学院、信息学院等各经济管理类专业学生学习“金融计量经济学”或“计量经济学”等课程的教材或参考书，对从事经济管理研究工作的广大师生也是一本难得的自学参考书。
　　本书由朱顺泉编著，是作者从事“计量经济学”和“金融计量经济学”等课程的教学和科研的总结。书中错误与不妥之处，敬请读者批评指正。
　　
　　
　　                                                         编著者

目    录

第1章  金融计量经济学绪论及其软件应用介绍 1
1.1  金融计量经济学的含义及建模步骤 1
1.1.1  计量经济学与金融计量经济学的含义 1
1.1.2  金融计量经济学的建模过程 2
1.1.3  金融计量经济模型中的数据 3
1.2  金融计量经济学软件简介 4
1.2.1  EViews软件简介 4
1.2.2  SAS软件简介 5
1.2.3  SPSS软件简介 5
1.2.4  MATLAB软件简介 6
1.3  金融计量经济学软件EViews的使用 6
1.3.1  启动软件包 6
1.3.2  创建工作文件 8
1.3.3  输入和编辑数据 10
1.3.4  查看组内序列的数据特征 11
1.3.5  回归分析——估计消费函数 12
1.3.6  单方程预测 13
1.3.7  邹氏转折点检验 14
1.3.8  两阶段最小二乘法 16
     习题 17
第2章  参数估计与假设检验 18
2.1  常用的随机变量分布 18
2.1.1  正态分布 18
2.1.2  分布 20
2.1.3  t分布 21
2.1.4  F分布 21

2.2  区间估计 22
2.2.1  总体均值的区间估计 22
2.2.2  总体方差的区间估计 24
2.3  假设检验 25
2.3.1  方差已知时对一个正态总体均值的Z检验 25
2.3.2  方差未知时对一个正态总体均值的t检验 27
2.3.3  一个正态总体方差的检验 28
2.3.4  两个独立正态总体均值的t检验 29
2.3.5  成对样本试验的均值t检验 31
2.3.6  两个正态总体方差的检验(F检验) 32
     习题 34
第3章  一元线性回归模型及其统计检验 36
3.1  一元线性回归模型 36
3.1.1  理论回归方程 36
3.1.2  估计回归方程 37
3.2  一元线性回归方程模型的统计检验 39
3.3  一元线性回归模型预测的置信区间 42
3.4  用SAS程序建立一元线性回归方程模型 42
    习题 44
第4章  多元线性回归模型及其统计检验 48
4.1  多元线性回归模型假设 48
4.2  多元线性回归模型的矩阵解法 49

4.3  多元线性回归模型的统计检验 49
4.4  用Excel建立多元线性回归方程及其统计检验 51
4.5  用SAS程序建立多元线性回归模型 56
     习题 57
第5章  回归模型的多重共线性计量检验与消除 60
5.1  多重共线性的概念 60
5.2  多重共线性的后果 61
5.3  产生多重共线性的原因 61
5.4  多重共线性的识别和检验 62
5.5  消除多重共线性的方法 63
5.6  多重共线性消除的EViews应用 66
5.7  多重共线性检验的SAS程序应用 70
5.8  多重共线性的SPSS应用 73
  习题 76
第6章  回归模型的异方差计量检验与消除 79
6.1  异方差的概念 79
6.2  异方差产生的原因 81
6.3  异方差的后果 82
6.4  异方差的识别和检验 82
6.5  消除异方差的方法 84
6.6  异方差的EViews应用 87
6.7  异方差的SAS程序应用 93
6.8  异方差的SPSS应用 95
   习题 102
第7章  回归模型的自相关计量检验与消除 107
7.1  自相关的概念 107
7.2  产生自相关的原因 107
7.3  自相关的后果 109
7.4  自相关的识别和检验 109
7.5  自相关的处理方法 111
7.6  序列相关性的EViews应用 113
7.7  序列相关性的SAS程序应用 115
7.8  序列相关性的SPSS应用 118
  习题 122
第8章  滞后变量、虚拟变量设置及其回归分析 127
8.1  滞后变量 127
8.2  虚拟变量的相关概念 130
8.3  虚拟变量的回归分析 131
   习题 137
第9章  联立方程模型及其应用 140
9.1  联立方程模型的概念 140
9.2  联立方程模型的分类 140
9.3  联立方程模型的识别 142
9.4  联立方程模型的估计方法 145
9.5  联立方程模型案例分析的EViews应用 146
    习题 149
第10章  面板数据模型的建立及其应用 150
10.1  面板数据模型 150
10.2  面板数据库文件的建立 150
10.3  面板数据模型建立与估计 152
 习题 153
第11章  金融数据的单位根检验与葛兰杰因果检验及其应用 154
11.1  时间序列的平稳性检验——单位根检验 154
11.1.1  ADF检验 154
11.1.2  Phillips-Perron(PP)检验 155
11.1.3  单位根检验的实现 156
11.2  葛兰杰因果检验 156
11.2.1  葛兰杰因果检验的定义 156
11.2.2  检验模型 156
11.2.3  F 检验 157
11.2.4  实例分析 157
 习题 159
第12章  金融数据的协整检验及其应用 161
12.1  协整的概念 161
12.2  协整检验 161
12.3  案例分析 162
12.4  我国资本市场的单位根检验、协整检验和因果检验 166
  习题 177
第13章  GARCH模型在金融数据分析中的应用 179
13.1  GARCH模型的基本概念 179
13.2  沪深股市收益率的波动性研究 180
13.3  股市收益波动的非对称性研究 187
13.4  沪深股市波动的溢出效应研究 188
13.5  基于GARCH模型的上市公司违约概率预测及应用 190

13.5.1  KMV模型的基本思路 190
13.5.2  参数设置 192
 13.5.3  应用研究 193
13.5.4  结论 199
     习题 199
第14章  金融计量经济模型及其应用 200
14.1  资本资产定价模型CAPM的实证模型 200
14.2  上海股票市场资本资产定价模型的实证检验 201
14.2.1  资本资产定价模型的形式 202
14.2.2  CAPM在国内外的检验 203
14.2.3  数据的采集与处理 203
14.2.4  标准形式CAPM的检验 204
14.2.5  结论 207
  习题 208
附录A 211
附录B 223
参考文献 228