金融时间序列

第1章 回归模型的推断
1．1 模型的假定
1．2 参数的最小二乘估计
1．3 最小二乘估计量的性质
1．4 X为随机矩阵时OLS估计量的性质
1．5 模型的离差形式与决定系数
1．6 假设检验与置信区间
1．7 最小二乘估计量的大样本性质
1．8 误差项存在的诸问题
1．9 工具变量法与广义矩估计
第2章 平稳时间序列及性质
2．1 时间序列的基本概念
2．2 自回归（AR）模型及性质
2．3 偏自相关函数
2．4 移动平均（MA）模型及性质
2．5 自回归移动平均（ARMA）模型及性质
2．6 AR模型的估计
2．7 MA与ARMA模型的估计
2．8 ARIMA模型的构建与预测
第3章 非平稳时间序列分析
3．1 AR模型的单位根检验
3．2 MA模型的单位根检验
3．3 向量自回归与误差修正模型
3．4 协整矩阵的秩检验
第4章 时间序列的Granger因果性及最新发展
4．1 平稳时间序列的Granger因果性检验
4．2 协整关系与Granger因果性
4．3 非平稳时间序列的Granger因果性检验
4．4 非线性Granger因果性检验
第5章 通货膨胀预期与Granger因果性
5．1 Granger因果性与通货膨胀及粮食价格之关系
5．2 模型的设定与检验
5．3 向量误差修正模型的估计
……
第6章 包含信息传播速度的GARCH模型
第7章 混合模型与VaR
第8章 GARCH族的模型平均估计方法