《实证金融》课程教学大纲.docx

1、实证金融课程教学大纲课程代码：FIAB2018课程性质：专业必修课程授课对象：金融、国际金融专业开课学期：春/秋学 分：2学分实验学时：。学时实践学时：。学时金融计量学，中国金融出版社，2008年总学时：36学时讲课学时：36学时指定教材：张宗新，参考书目：高铁梅，计量经济分析方法与建模第二版，清华大学出版社，2009年Robert Solis,实证金融研究方法，东北财经大学出版社，2014年宋军、张宗新，金融计量学：基于SAS的金融实证研究，北京大学出版社，2009 年Philippe Jorion,金融计量：金融市场统计分析第四版，机械工业出版社，2016年 阅读料（论文集）教学目的：实证

2、金融课程将理论联系实际地介绍宏观金融、证券投资分析、公司财务、银行等 领域的实证方法和应用。课程的主要目的是提高学生应用数量方法和金融数据进行实证分析 的能力，学习如何选择适当的实证金融研究方法来设计、实施相应的研究项目，为从事金融 学研究、投资或咨询项目的可行性分析，打下良好的基础。第一章金融计量学介绍课时：1周，共2课时 教学内容第一节金融计量学的含义及建模步骤一、金融计量学的含义把计量经济学中的方法和技术应用到金融领域，即应用统计方法和统计技术解决金融 问题。二、金融计量建模的主要步骤第一步，把需要研究的金融问题模型化；第二步，收集样本数据；第三步，选择合适的估计方法来估计模型；第四步，

3、对模型进行检验；第五步，对模型进行相应的应用。三、金融数据的主要类型、特点和来源金融数据的主要类型：时间序列数据、横截面数据、面板数据 金融数据的特点 金融数据的主要来源第二节金融计量学软件简介金融计量学主要软件简介金融计量分析的主要任务 主要计量经济学软件。EviewsSASSPSSMatlab第二章最小二乘法(OLS)和线性回归模型 课时：2周，共4课时教学内容第一节最小二乘法的基本属性一、有关回归的基本介绍二、参数的最小二乘估计最小二乘法的基本原则是：最优拟合直线应该使各点到直线的距离的和最小，也可表 述为距离的平方和最小。普通最小二乘法一些基本概念 总体回归方程 线性关系 估计量(es

4、timator)和估计值(estimate)三、最小二乘估计量的性质和分布经典线性回归模型的基本假设最小二乘估计量的性质OLS估计量的方差、标准差和其概率分布 第二节一元线性回归模型的统计检验一、拟合优度(goodness of fit statistics)检验拟合优度可用R2表示，R2越大，说明回归线拟合程度越好R2作为拟合优度的一个衡量标准也存在一些问题二、假设检验1 .根据实际问题的要求提出一个论断，称为零假设(null hypothesis)或原假设，记 为H()(一般并列的有一个备择假设(alternative hypothesis)，记为Hi )；2. 根据样本的有关信息，对Ho

5、的真伪进行判断，做出拒绝H()或不能拒绝H0的决策 假设检验有两种方法：置信区间检验法(confidence interval approach)和显著性检验 法(test of significance approach)显著性检验法中最常用的是t检验和F检验 第一类错误和第二类错误三、风险管理组织结构遵循原则风险分类管理风险分层管理风险集中管理 第三节多变量线性回归模型的统计检验一、多变量模型的简单介绍对被解释变量y产生影响的解释变量共有k-1,系数(Bi, &2,.Bk)分别衡量了 解释变量对被解释变量y的边际影响的程度二、拟合优度检验多个解释变量对被解释变量y变动的解释程度，我

6、们将度量这个信息的量称为多元判 定系数R2。'三、多变量模型的假设检验t检验F检验：第一个用途是对所有的回归系数全为0的零假设的检验。第二个用途是用来检 第四节预测一、预测的概念和类型预测的概念预测原理：条件期望预测的类型无条件预测和有条件预测样本内(in-sample)预测和样本外(outof-sample)预测 事前预测和事后模拟一步向前(one-step-ahead)预测和多步向前(multi-step-ahead)预测二、预测的评价标准平均预测误差平方和(mean squared error,简记MSE) 平均预测误差绝对值(mean absolute error,简记MAE)

7、 Theil不相等系数第五节模型选择一、“好”模型具有的特性1. 节省'性 (parsimony)2. 可识别性(identifiability)3. 高拟合性(goodness of fit)4. 理论一致性(theoretical consistency)5. 预测能力(predictive power)二、用于预测的模型的选择信息准则思考题：1、在经典线性回归模型中为什么要设定五个假设？。2、最小二乘估计有哪些主要性质？3、如何选择好的计量模型？ 第三章异方差和自相关课时：3周，共6课时教学内容第一节异方差的介绍一、异方差的定义及产生原因随机误差的异方差产生的原因二、异方差的后果

8、OLS估计量的线性和无偏性都不会受到影响，但不再具备最优性 第二节异方差的检验一、图示法因变量y与解释变量x的散点图残差图二、解析法Goldfeld-Quandt 检验法Spearman rank correlation 检验法Park检验法Glejser检验法Breusch-Pagan 检验法White检验 第三节异方差的修正一、当方差已知：加权最小二乘法(weighted least squares,WLS):对较大的残差平方赋予较小的权数, 对较小的残差平方赋予较大的权数。二、当方差未知方差正比例于解释变量方差正比例于被解释变量三、模型对数变换法第四节金融实例分析例：纽约股票交易所(NY

9、SE)与美国证券交易委员会(SEC)关于经济佣金率放松管制 的争论，其中异方差的检验与修正在证明规模效应存在与否起着重要的作用。第五节 自相关的概念和产生原因一、滞后值与自相关的概念二、自相关产生的原因1. 经济数据的固有的惯性(inertia)带来的相关2. 模型设定误差带来的相关3. 数据的加工带来的相关第六节自相关的度量与后果一、自相关的度量自相关系数二、出现自相关后的后果1. 最小二乘估计量仍然是线性的和无偏的，但却不是有效的。2. OLS估计量的方差是有偏的3. 在随机项存在自相关的情况下，t检验失效，同样对F检验也有类似的结果。 第七节 自相关的检验与修正一、自相关的检验方法图示法

10、：残差时间序列图、残差与滞后残差散点图解析法：DW (Durbin-Watson)检验、杜宾-h(Durbin-h)统计量、Breusch-Godfrey 检 验二、自相关的修正方法自相关系数已知的情况一一广义差分法自相关系数未知的情况下杜宾两步法思考题：1、为什么会产生随机误差的异方差现象？。2、判断异方差现象的统计量是什么？如何对异方差进行修正？3、判断自相关现象的统计量是什么？如何对自相关性进行修正?第四章时间序列模型 课时：3周，共6课时教学内容 第一节 随机过程和平稳性原理一、随机过程随机过程的概念白噪音二、平稳性原理如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数，并且在任何两时期

11、的协方差 值仅依赖于该两时期间的距离或滞后，而不依赖于计算这个协方差的实际时间，就称它为平 稳的。平稳随机过程的性质伪回归现象第二节平稳性检验的具体方法一、单位根检验单位根检验的基本原理 ADF检验模型的确定 判断检验模型是否应该包含常数项和时间趋势项 判断滞后项数m二、非平稳性数据的处理 一般是通过差分处理来消除数据的不平稳性。第三节协整的概念和检验一、协整的概念和原理 协整的概念 协整关系存在的理由二、协整检验的具体方法EG检验和CRDW检验 Johansen协整检验 第四节 误差修正模型在误差修正模型中，长期调节和短期调节的过程同样被考虑进去。因而，误差修正模 型的优点在于它提供了解释长

12、期关系和短期调节的途径。误差修正模型包含了长期和短期的信息第五节因果检验一、格兰杰(Granger)因果检验Granger因果检验必须满足两个条件：第一，x应该有助于预测y；第二，y不应当有助 于预测x二、希姆斯(Sims)检验第六节实例一金融数据的平稳性检验1. 对数据进行平稳性检验2. 协整检验3. 因果检验4. 误差纠正机制ECM (error correction mechanism)5. 经济学分析思考题：1、如何判断时间序列的平稳性？。2、为什么金融、经济时间序列数据会存在协整关系？3、误差修正模型有哪些优点？第五章 ARCH和GARCH模型课时：2周，共4课时教学内容第一节 自回

13、归条件异方差(ARCH)模型一、ARCH模型简介儿=/o + Yxxu + "妲 + 3/ ?229var 0)=以=% + axut_x + a2ut_2 +aput_p二、GARCH模型简介yt = X'Y + utW = 口 +如匕i +阪七1 方差方程的回归因子成=刃 + auL + yzt高阶GARCH(p, q)模型QPb：=刃 + £ ak + £ &2=1j = l三、ARCH效应的检验ARCH-LM检验：ARCH LM检验统计量由一个辅助检验回归计算。为检验原假设： 残差中直到q阶都没有ARCHM =属 + 01傍_1 +h Pq

14、-q + £t平方残差相关图四、ARCH-M模型2均值方程：兀=X" + QD + q方差方程：儿=x + pot +外或儿=xzy + Qin (房)+ ut第二节菱例：股票价格指数波动的GARCH模型第三节非对称GARCH模型一、TARCH模型条件方差方程为：W = CD +。矿T +河一+ "_1例：货币政策对物价影响的非对称效应分析二、EGARCH模型EGARCH或指数(Exponential) GARCH模型由纳尔什(Nelson, 1991)提出。条件思考题：1、什么是ARCH效应？如何利用ARCH-LM检验判断金融时间序列具有ARCH效应？2、(G)

15、 ARCH-M模型主要分析什么样的问题？3、非对称GARCH模型主要有哪些？分别能解决什么问题？ 第六章 向量自回归(VAR)模型课时：2周，共4课时教学内容第一节向量自回归(VAR)理论VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造 模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。一、VAR模型的一般表示VAR(p)模型的数学表达式是K+匕VAR模型的稳定性条件例：我国货币政策效应实证分析的VAR模型二、结构VAR模型(SVAR)两变量的SVAR模型：X = Ao + b12Zt + 712-1 + xtzt =膈 + b21xt +

16、 y2xxt_x + .Il + Lt多变量的SVAR模型：B°y* =/si +2-2 + . + rPyt-P + 4第二节 结构VAR(SVAR)模型的识别条件一、VAR模型的识别条件要想得到结构式模型惟一的估计参数，要求识别的阶条件和秩条件，即简化式的未知 参数不比结构式的未知参数多。二、SVAR模型的约束形式短期约束：通过Cholesky-分解建立递归形式的短期约束长期约束第三节VAR模型的检验一、Granger因果检验Granger因果关系的定义(参照第四章第五节)Granger因果关系检验 滞后阶数p的确定二、EViews软件关于VAR模型的检验 第四节脉冲响应函数一、

17、VAR模型的脉冲响应函数V AR(p)可以表示为VM A( 8)模型yf = (I - A£- - Apl!,) 'e七=(I + C】L + C2Z2 +.)例：钢铁行业的需求对下游相关行业变化的响应质押二、脉冲响应函数在EViews软件中的实现三、SVAR模型的脉冲响应函数短期约束长期约束第五节方差分解方差分解(variance decomposition)是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化(通常用 方差来度量)的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。方差分解在EViews软件中的实现例：下游相关行业对钢铁行业变化的贡献程度第六节Johansen协整检验一、特征根迹

18、检验(trace检验)二、最大特征值检验信三、协整方程的形式四、协整检验在EViews软件中的实现思考题：1、VAR模型有那些优点？2、请说明Johansen协整检验。3、Granger因果检验主要包括哪些步骤？文献阅读课时：5周，共10课时Black Fischer and Myron Scholes "The Pricing of Options and Corporate Liabilities.'1 Journal of Political Economy 81 (1973), P637-659Cox J., Ingersoll J. E. and S. A. Ros

19、s ''A Theory of the Term Structure of Interest Rate" Econometrica 53 (1985) P385-407.Engle R. F. and Grange C. W. "Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing "Econometrica 55(2) (1987) P251-276Fama Eugene F. and French Kenneth R.,"The cros

20、s-section of expected stock returns”, The Journal of Finance 47 (2) (1992) P427-465,Fama Eugene F. and French Kenneth R. "Common risk factors in the returns on stocks and bonds”, Journal of Financial Economics 33 (1) (1993) P3-56Fama Eugene F. and French Kenneth R. Size and book - to - market f

21、actors in earnings and returns ” , The Journal of Finance 50 (1) (1995) P131-155Fama Eugene F. and French Kenneth R. "A five-factor asset pricing model”，Journal of FinancialEconomics 116 (1) (2015) Pl-22French, Kenneth, William Schwert, and Robert Stambaugh ''Expected Stock Returns and Volatility*' Journal of Financial Economics 19(1987),