金融计量经济学核心模型解析

📚 共计 30 章节

导论：金融计量经济学

定义、核心目标（预测、检验、定价）、与传统计量经济学的区别、课程知识体系总览。

概率论与统计基础回顾

随机变量与分布、期望与方差、协方差与相关系数、中心极限定理与大数定律。

经典线性回归模型 (CLRM)

模型设定、OLS估计量推导、高斯-马尔可夫定理、拟合优度R²。

统计推断与假设检验

t检验、F检验、置信区间、p值解读、单边与双边检验。

违背经典假设 (一)：异方差性

定义、后果、检验（White、Breusch-Pagan）、补救（WLS、稳健标准误）。

异方差稳健

违背经典假设 (二)：自相关

定义、后果、检验（Durbin-Watson、Breusch-Godfrey）、补救（Cochrane-Orcutt、Newey-West）。

自相关时间序列

违背经典假设 (三)：多重共线性

定义、后果、诊断（VIF）、补救（岭回归、主成分分析）。

模型设定与诊断

函数形式误设（RESET检验）、异常值检测、模型选择准则（AIC、BIC）。

虚拟变量与结构变化

虚拟变量陷阱、加法与乘法模型、邹检验（Chow Test）、交互效应。

虚拟变量结构变化

极大似然估计 (MLE)

似然函数构建、MLE估计量性质、信息矩阵、与OLS的关系。

广义线性模型 (GLM)

指数族分布、连接函数、迭代加权最小二乘（IRLS）、Logit与Probit模型。

GLM连接函数

二元选择模型

Logit与Probit模型详解、边际效应、拟合优度（McFadden R²）、预测评估。

多元选择与有序模型

多项Logit（MNL）、条件Logit、有序Logit/Probit、IIA假设检验。

受限因变量模型

截断回归、审查回归（Tobit）、样本选择偏差（Heckman两步法）。

时间序列基础

平稳性、自相关函数（ACF）、偏自相关函数（PACF）、白噪声过程。

单变量时间序列模型

AR模型、MA模型、ARMA模型、Box-Jenkins方法论。

ARMABox-Jenkins

非平稳时间序列

单位根检验（ADF、PP、KPSS）、差分与趋势去除、单整阶数。

ARIMA与季节模型

ARIMA(p,d,q)模型、季节ARIMA（SARIMA）、模型识别与诊断。

波动率模型 (一)：ARCH

ARCH模型——定义、性质、检验（ARCH-LM）、估计与预测。

波动率模型 (二)：GARCH族

GARCH、EGARCH、GJR-GARCH、风险度量（VaR）。

向量自回归模型 (VAR)

模型设定、滞后阶数选择、脉冲响应函数、方差分解。

VAR脉冲响应

协整与误差修正模型

协整定义、Engle-Granger两步法、Johansen检验、VECM模型。

格兰杰因果检验

定义、检验方法、滞后阶数敏感性、与真正因果关系的区别。

面板数据模型 (一)

面板数据结构、Pooled OLS、固定效应（FE）、随机效应（RE）、Hausman检验。

面板数据模型 (二)

动态面板（Arellano-Bond）、工具变量法、面板单位根与协整。

因子模型与主成分分析

CAPM与APT、PCA降维、宏观因子构建、统计因子模型。

事件研究法

事件窗口定义、正常收益模型（市场模型）、异常收益计算、显著性检验。

事件研究异常收益

蒙特卡洛模拟与自助法

模拟定价、参数不确定性、自助法标准误、假设检验应用。

模拟Bootstrap

机器学习在金融计量中的应用

Lasso/Ridge回归、随机森林、XGBoost、模型可解释性（SHAP）。

课程总结与前沿展望

高频金融计量、文本分析、因果推断（DID、RDD）、未来研究方向。

前沿因果推断