金融计量经济学

本课程聚焦金融计量经济学，讲授用于金融数据建模与分析的核心理论与方法。作为主讲教师，我讲授了关键的计量经济学技术及其在金融中的应用，包括资产定价模型、市场有效性、波动率预测与衍生品定价。

课程内容

1. 金融数据导论：
   • 金融数据的特征与数据来源。
   • 与金融数据分析相关的时间序列模型概览。
2. 金融收益预测：
   • 市场有效性及其对资产定价的含义。
   • ARMA 模型：自回归移动平均模型。
3. 市场波动率预测：
   • 用于波动率预测的 ARCH 与 GARCH 模型导论。
   • 刻画非对称波动的 EGARCH 模型。
4. 事件研究方法：
   • 异常收益分析，以及采用横截面方法检验异常收益。
5. 资产定价模型：
   • 回顾资本资产定价模型（CAPM）理论、CAPM 的实证检验以及多因子定价模型（如套利定价理论）。
6. 现值关系：
   • 价格、股利与收益之间的关系。
7. 衍生品定价：
   • 布朗运动、Black–Scholes 模型、Merton 模型与鞅方法导论。
8. 非线性金融数据模型：
   • 双线性模型、分段线性模型、TAR、STAR 与 SETAR 模型。

拓展内容

若时间允许，我们将进一步探讨谱分析、卡尔曼滤波、马尔可夫机制转换模型与高频数据模型等更高级的主题。

教学方法

本课程将理论讲授与基于真实金融数据的实际应用相结合，使用 R 语言与 MATLAB 进行数据分析与模型实现。

学时：40 学时

推荐教材

• “The Econometrics of Financial Markets”，John Y. Campbell、Andrew Lo 与 A. Craig MacKinlay 著，Princeton University Press。
• “Time Series Analysis”，James Hamilton 著，Princeton University Press，1994。
• “Analysis of Financial Time Series”，R. S. Tsay 著，第 3 版，人民邮电出版社，2012。