金融统计与计量经济学

本课程聚焦金融统计与计量经济学，旨在培养学生运用传统计量经济方法与时间序列模型分析和建模金融数据的能力。作为主讲教师，我引导学生学习资产定价模型、市场有效性、波动率建模（如 ARCH/GARCH）以及金融衍生品定价等主题。

课程内容

1. 金融数据导论：
   • 金融数据的特征与数据来源。
   • 用于金融数据分析的时间序列模型导论。
2. 市场收益：
   • 市场有效性：有效市场理论。
   • ARMA 模型：自回归移动平均模型。
   • VARMA 模型：向量自回归移动平均模型。
   • 事件研究：异常收益分析与异常收益检验。
3. 市场波动率（风险）预测：
   • ARCH 族模型（如 ARCH、GARCH、EGARCH）导论。
4. 随机波动率模型：
   • 状态空间模型、卡尔曼滤波与随机波动率（SV）模型导论。
   • 使用吉布斯抽样估计 SV 模型。
5. 资产定价模型：
   • 资本资产定价模型（CAPM）理论概览、CAPM 的实证检验以及多因子资产定价模型（如套利定价理论）。
6. 现值关系：
   • 股票价格、股利与收益之间的关系。
7. 衍生品定价：
   • 金融衍生品定价模型，包括布朗运动、Black–Scholes 模型与 Merton 模型以及鞅方法。

教学方法

本课程旨在将理论学习与实际应用相结合。学生使用真实金融数据，并通过 R 语言应用所学方法。

学时：40 学时