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金融计量学PPT精品课程课件全册课件汇总 (2)

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2024版计量经济学全册课件(完整)pptx

2024版计量经济学全册课件(完整)pptx

REPORTING
2024/1/28
23
EViews软件介绍及操作指南
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量经济学 软件，提供数据处理、统计分析、模型
估计和预测等功能。
统计分析与检验
2024/1/28
详细讲解EViews中的统计分析工具， 包括描述性统计、假设检验、方差分
析等。
数据导入与预处理 介绍如何在EViews中导入数据，进行 数据清洗、转换和预处理等操作。
随着大数据时代的到来，机器学 习算法在数据挖掘、预测和分类 等方面展现出强大的能力，为计 量经济学提供了新的研究工具和 方法。
机器学习在计量经济 学中的应用领域
机器学习在计量经济学中的应用 领域广泛，如变量选择、模型选 择、非线性模型估计、高维数据 处理等。
机器学习在计量经济 学中的常用算法
机器学习在计量经济学中常用的 算法包括决策树、随机森林、支 持向量机（SVM）、神经网络等。 这些算法可以用于分类、回归、 聚类等任务，提高模型的预测精 度和解释力。
面板数据特点
同时具有时间序列和截面数据的特征，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共 线性、更多的自由度和更高的估计效率。
2024/1/28
20
固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型（Fixed Effects Model）
对于特定的个体而言，其截距项是固定的，不随时间变化而变化。
随机效应模型（Random Effects Mode…
经典线性回归模型
REPORTING
2024/1/28
7
一元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍一元线性回归模型的基本形式， 解释因变量、自变量和误差项的含义， 阐述最小二乘法（OLS）进行参数估 计的原理。

金融计量学,唐勇,课件

金融计量学,唐勇,课件

m和 n 的
F 分布，记为 F ~ F (m, n)
则 n ，其中 m 称为分子自由度也是第一自由度，
称为分母自由度也
称为第二自由度。 相关结论： （1）若随机变量 F ~ F (m, n) ，则 （2）若 t ~ t (n) ，则 t 2 ~ F (1, n)
1 ~ F (n, F
不同自由度的 F
•
抽样调查
几个常用的金融机构和数据库及其网址
机构或数据库名称
纽约证券交易所(NYSE)
网址

伦敦证券交易所（LSE） 东京证券交易所（TSE） 芝加哥交易所（CBOT） 上海证券交易所（SSE） 深证证券交易所（SZSE）
http://www.tse.or.jp
福州大学经济与管理学院 唐勇教授
本章主要内容
1.1金融计量学的含义以及建模步骤 1.2金融数据的主要类型、特点和来源 1.3收益率的计算 1.4常见的统计学与概率知识 1.5常用金融计量软件介绍
1
金融计量学的含 义以及建模步骤

1.1.1 金融计量学含义 什么是计量经济学？ 起源于经济学，是经济学的一个分支学科，是以 揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支 学科 什么是金融计量学？ 在西方经济中，一般认为金融计量学是指金融市场 的计量分析，特别是统计技术在处理金融问题中的 应用。
定义：随机变量X和Y独立，且 X ~ N 0,1 , Y ~ 2 (n) 的分布为自由度为n的t分布，记为 的
tX Y /n ~ t (n)
，则称
X
Y /n
，又称“学生
t 分布”
不同自由度的t分布密度函数图
相关结论：（1） 分布是一簇曲线，以0为中心，左右对称的单峰分布 （2）自由度n越小，分布曲线越低平;自由度n越大，分布 曲线越接近标准正态分布曲线。 x1 , x2 , , xN （3）设 是来自正态分布 的一 N (, ) 个样本，N个观测值的样本方差为 ，样本均值为 ，则有 s2 x

最新金融计量经济学ppt课件

最新金融计量经济学ppt课件
agencies. 5. Modelling long-term relationships between prices and exchange rates
2009.11 Huazhong University of
Econometrics For Finance-Chapter 1
11
Science and Technology
between variables Examining the effect on financial markets of
changes in economic conditions Forecasting future values of financial variables
and for financial decision-making.
金融计量经济学ppt课件
课程目标
课程目标:了解和掌握广泛应用于金融领域的现代经济计量 的技术和方法.
金融学的快速发展使它已成为一门相对独立的学科。
金融学“是一门具有高度实践性的科学”，“金融理论与 实证分析之间关系的密切程度是其他社会学科无法相比 的”.
金融经济学家进行推断的基本方法是金融计量经济学，即 以模型为基础的统计推断。
• Financial data often differ from macroeconomic data. 1 In economics, there are some problems:
2009.11 Huazhong University of
Econometrics For Finance-Chapter 1
10
Science and Technology
Examples of some problems that may be solved by an Econometrician

高级计量经济学ppt2

高级计量经济学ppt2

EX Ey X ' y EX X ' X β
Analogy Principle
1 n 1 n ' n xi yi n xi xi b i 1 i 1
X ' y X ' Xb
2013/9 13
n xi 2 xi 3 x iK
1
2 2X ' X y Xb ' y Xb bb '
var b 2 X ' X
e 'e / n K
2013/9 12
2
解释变量的外生性假定
E X 'ε 0
EX Eε X ' ε EX Ey X ' y Xβ 0
1 1
M X1M X M XM X1 M X
2013/9 21
y X1α1 X2 X1A α 2 ε
y X1α1 M1X2α 2 ε
变换一
X1α1 X2 X1 X1 ' X1 X1 ' X2 α 2 ε
1


中心化变换
y X1α1 M1X2α 2 ε
cov 1 , n | X cov 2 , n | X var n | X
E 1 n | X E 2 n | X 2 E n | X
E εε ' | X
E 12 | X E 1 2 | X 2 E 2 1 | X E 2 | X E n 1 | X E n 2 | X

2020版金融计量学：时间序列分析视角(第三版)教学课件第2章第1节

2020版金融计量学：时间序列分析视角(第三版)教学课件第2章第1节

5）描述性统计量
让我们对感兴趣的变量进行初步的描述性统计，使用 summarize命令：
. summarize price rep78
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+-----------------------------------------------------------------------------------
13
如果数据量不大，更快捷的一种 导入数据的方式就是拷贝与粘贴。例 如，可以直接拷贝待使用的数据，然 后粘贴到工作文档中的相应对象中。 如果在工作文档中尚未建立相应的对 象，需要首先利用上文介绍的方法创 建对象，然后粘贴数据。
5） 绘制图示
15
6）回归分析
在了解了EViews的工作文档建立和 数据导入等知识后，就可以进行初步 的计量回归分析了。假定当前工作文 档中含有两个变量序列，分别示"y" 和"x"。如果我们想要使用"y"对"x"回 归，即：
file=SpreadsheetReadM("realactivitydata","b3: b189",1 );
►你的excel文件中b3到b189（sheet1中）的数据 将被导入到GAUSS中。如果你的数据是以*.dat 形式存储的，那么你可以非常方便的使用下面的 语句来导入数据：
data=loadd(“C:\gauss8.0\data.dat”);
4） STATA的数据导入
Stata有一些系统自带的样本数据，我们现在导入 其中一个自带样本auto.dta数据，使用命令 sysuse auto（sysuse命令同样可以后缀一些选项， 例如sysuse auto, clear，具体内容读者可以查阅 help sysuse），该数据包含了美国1978年的汽车 销售相关数据。 我们可以通过sysuse dir命令来 查看所有Stata自带数据包，如果想了解某个数据 样本包含的具体内容，可以通过describe命令查 看。（正如读者所见，有d有下划线，意味着读者 可以通过只输入一个字母d来代替整个describe命 令）

《金融计量学》课件 中国人民大学Lecture 7-02

《金融计量学》课件 中国人民大学Lecture 7-02
10.0 残差序列 实际序列 拟合序列 .10 .05 .00 -.05 -.10 -.15 9.5 9.0 8.5 8.0 7.5 7.0
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
00
05 20
19
19
19
19
19
19
19
19
19
19
20
20
10
去除线性时间趋势法 获得的差分序列的ACF图
图7-6 差分法获得的序列
7.3.3 去除趋势的方法比较 前面小节讨论了差分法和去除时间 趋势法，并且认识到不同的趋势非平稳 序列需要采用不同的去除趋势成分的方 法。实际上，去除含有趋势成分的非平 稳时间序列的方法还有很多滤波方法。 常见的有HP滤波、卡尔曼滤波，以及近 年来新发展起来的BK滤波和CF滤波。
图7-5 去除线性时间趋势法 获得的序列
图7-7 各种滤波给出的美国 真实GDP周期成分
8 4 0 -4 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 HP Filter Kalman Filter Baxter-King Filter Christiano-Fitzgerald Filter
25
50
75
100
以上处理方法很容易拓展到高阶 单整序列。例如，假设 yt 是一个I(2) 过程，那么对其二次差分就可以获得 平稳序列，即：
yt (yt ) ( yt yt 1 ) ( yt 1 yt 2 ) yt yt 1 yt 2
2
其中：“ 2 ”表示二次差分符号。 依此类推，“ 3 ”表表示三次差分符 n 号，而“ ”表示n次差分符号。

《金融计量学》课件


VS
时间序列分析
对按时间顺序排列的数据进行统计分析， 探究时间序列数据的内在规律和变化趋势 。
概率论与数理统计
概率论
研究随机现象的数学规律，为金融计 量提供理论基础。
数理统计
利用样本数据推断总体特征，进行风 险评估和预测。
线性代数与矩阵运算
线性代数
研究线性方程组、矩阵和向量等数学对象，用于金融数据的 处理和分析。
参数估计与假设检验
参数估计
利用样本数据估计模型中的未知参数，常用方法包括最小二乘法、最大似然估计法等。
假设检验
对提出的假设进行统计检验，判断假设是否成立，常用的假设检验方法有t检验、z检验 、F检验等。
模型选择与模型检验
要点一
模型选择
根据数据特征和实际需求选择合适的计量经济学模型，如 线性回归模型、时间序列模型等。
高频数据与超高频数据的计量分析
01
时间序列分析
利用高频和超高频数据，进行时 间序列分析，研究金融市场的动 态变化和波动性。
02
03
微观结构分析
风险管理
分析市场微观结构，探究交易机 制、价格发现机制等，提高对市 场行为的认知。
基于高频和超高频数据，构建风 险管理模型，提高风险控制和预 警能力。
复杂网络与金融市场的结构和动态
详细描述
资产定价实证研究是金融计量学的重要分支之一，主 要关注资产价格的决定因素和变动规律。研究者通过 收集历史数据，运用统计分析方法，检验资产定价模 型的有效性，并探讨市场有效性问题。这些研究有助 于投资者更好地理解市场运作机制，制定合理的投资 策略。
风险管理实证研究
总结词
风险管理实证研究主要探讨如何运用金融计量方法进 行风险评估和管理。

金融计量学,唐勇,课件


原假设：序列不存在p阶自相关；备择假设：序列存在p阶自相关。 如果各阶Q统计量都没有超过设定的显著水平的临界值，则接受原假设。 超过临界值，就说明序列存在自相关。
yt xt ut , ut ~ N (0, t2 )
（7.3） （7.4）
t2 Var( yt It 1 ) 0 1ut 12 2ut 22 put p 2
这里要求
0 0, j 0
( j 1, , p) ，
• 注意：在ARCH（p）模型中，我们仍然假设扰动项不存在序列相关性， 还假设扰动项的无条件期望和条件期望都为0， 下面证明ARCH模型的性 质会用到。
u
2 序列指定的滞后阶数的自相关系 t
数（AC）和偏相关系数（PAC）（如本章第一节表7-3和表7-5所示）并且 计算出了相应阶数的Ljung-Box Q统计量：

QL, B T (T 2)
j 1
p
rj2 Tj
(7.20)
其中, 阶数。
r j 是残差系类的j 阶自相关系数，T为样本容量，p是设定的滞后
max( p , q )

i 1
(i i )ut2i vt j vt j
j 1
q
（7.10）
p， i 0 ，对 i q
，i 0 ，可以得到： （7.11）
ut2 0 [ ( L) ( L)]ut2 [1 ( L)]vt
s 1
（7.17）
1.ARCH-LM检验
LM 定的显著性水平 下 ，
2 R 其中，T表示样本的容量， 表示回归方程（7.17）的可决系数，在给
2
2 ( p ) LM ，接受原假设， ( p) ，拒绝 原假设。或者可以用 p值来判断，p 则拒绝原假设，否则接受原假设。

《金融计量学》课件

《金融计量学》课件
在这门课程中，我们将介绍金融计量学的基本概念和实践应用。了解更多有 关金融市场的思考和数据分析方法，并探索金融未来的可能性。
课程简介
课程目标
学习金融计量方法并应用于 实践。
适用对象
适用于金融，经济，和统计 背景的学生。
课程大纲
了解统计和计量方法，掌握 金融时间序列的建模技术。
金融计量学介绍
经典模型
1
ARMA模型
ARMA模型是一种时间序列模型，在金融Байду номын сангаас
GARCH模型
2
计量学中应用广泛，用于解释和预测金 融市场的时间序列数据。
GARCH模型用于建立时间序列数据的波
动率模型，被广泛应用于金融市场风险
管理，投资组合优化等领域。
3
VAR模型
VAR模型是一种多变量时间序列模型， 可以用于研究不同变量之间的关系。在 金融市场分析中，VAR模型被广泛应用 于宏观经济和金融变量之间的关系研究。
实证研究案例
利率变动与股市收益率关系的实证研究
这项研究探究了股市收益率与利率变动之间的关 系，并分析了利率变动对股市投资策略和决策的 潜在影响。
通胀率与经济增长速度关系的实证研究
这项研究探讨了通货膨胀对经济增长的影响，分 析了通胀率和经济增长速度之间的关系，并探究 了通胀管理的有效方法。
总结与展望
什么是金融计量学
金融计量学是将数学、统计和计 量方法应用于金融数据的一个学 科，以分析和预测金融市场的表 现。
金融计量学的应用领域
金融计量学可以用于预测价格波 动、量化交易以及风险管理等金 融市场领域。
为什么学习金融计量学
金融计量学是研究金融市场的关 键工具之一。学习金融计量学有 助于提高你在金融科学领域的竞 争力。

金融计量学ch9

• 流动性的数量因素通常以市场深度（depth）来衡量，即在特定价格上存在 的订单总数量。订单数量越多，则市场越有深度。深度反映了在某一个特定 价格水平上的可交易的数量。
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金融计量学ch9
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金融计量学ch9
市场流动性及其计量
• 三、流动性计量分析的主要方法
• （一）价格法 • 基于价格的流动性衡量方法是包括价差衡量指标、价格改善指
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金融计量学ch9
市场流动性及其计量
• 除价差法和价格改善指标之外，衡量流动性的价格方法还有基 于价格自相关模型和机会成本模型等几种形式：
• 1.价差估计模型。Roll提出了一个价差估计模型。该模型认为 在市场有效的前提下，相邻两个价格的变化纯粹是由存在价差 引起的。基于相邻价格负相关的结论，Roll提出的价差估计模 型如下：
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金融计量学ch9
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金融计量学ch9
市场微观结构理论的发展
• 二、微观结构理论关于价格形成
• 在做市商市场中，做市商报出两个价格：他们将要买进证券的 出价(bid)和将要卖出的要价(ask)，两者之间的差额就是价差。 从市场微观结构理论的发展脉络看，买卖价差模型经过存货模 型（Inventory Model）到信息模型(Information Model)的发展 历程。
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金融计量学ch9
市场微观结构理论的发展
• Bagehot 1971年首次将博弈论引入微观结构理论研究，用非对 称信息而不是交易成本来解释买卖价差，从而构建了信息模型 的基本分析框架。他将交易者分为不知情交易者和知情交易者 两种，不知情交易者出于流动性需求而不是信息优势进行交易 因而是流动性交易者。做市商在和不知情者交易时能赚取利润 而在和知情者交易时会遭受损失，买卖价差至少应大到平衡这 种得失。
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2018/6/17 金融计量学 17
图1-4 变量定义、修改窗口
2018/6/17 金融计量学 18
图1-5
2018/6/17
数据录入界面
金融计量学 19
2.命令窗口及绘图
2018/6/17
图1-6 Microfit 命令窗口 金融计量学
20
图1-7 1962~1972年辞职率和失业率线性图
2018/6/17
金融计量学
8
横截面数据（Cross-sectional data）
是指对变量在某一时点上收集的数据的集合， 例如，某一时间点上海证券交易所所有股票的 收益率，2004年世界上发展中国家的外汇储备 等。
平行数据（Panel data）
是指多个个体同样变量的时间序列数据按照一 定顺序排列得到的集合，例如30家蓝筹股过去 3年每日的收盘价。
为此，必须合理、科学地组织管理大量的数据 信息，并用计量经济学或金融计量学的方法对 这些数据进行一系列复杂的数值计算处理。
2018/6/17 金融计量学 12
2.分类（按操作的互动性与否分为）
菜单模式，如Microfit 命令行模式，如Eviews 及介于二者之间的中间模式
2018/6/17
2018/6/17
金融计量学
6
三、金融数据的主要类型、特点和来源
1.金融数据的主要类型 时间序列数据（Time series data） 是按照一定的时间间隔对某一变量在不同时间 的取值进行观测得到的一组数据，例如每天的 股票价格、每月的货币供应量、每季度的GDP、 每年用于表示通货膨胀率的GDP平减指数等。
2018/6/17 金融计量学 21
Scatter plot of QUIT on UNEMP 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 3 4 5 UNEMP 6 7 8 QUIT
图1-8 1962~1972年辞职率和失业率散点图
2018/6/17 金融计量学 22
3.一个回归分析案例
图1-9 Microfit 单方程回归分析窗口
图1-13 空白新工作文件
2018/6/17 金融计量学 27
（二）Eviews3.1使用简介
1.数据输入、修改及保存
图1-14 新工作文件数据导入窗口
2018/6/17 金融计量学 28
图1-15
2018/6/17
数据导入后工作8/6/17
察看数据窗口
金融计量学 30
2018/6/17 金融计量学 10
3.金融数据的主要来源
政府部门和国际组织的出版物及网站
专业信息数据公司，
抽样调查
2018/6/17
金融计量学
11
第二节
金融计量学软件简介
一、金融计量学主要软件简介
1.金融计量分析的主要任务
从反映金融问题的大量数据中提取和归纳金融 问题的客观规律性，进行解释和预测，为金融 政策和金融实践提供依据。
2018/6/17 金融计量学 9
2.金融数据的特点
与一般宏观经济数据相比，金融数据在频率、 准确性、周期性等方面具有自己特有的性质：
（1）金融数据可以更频繁地观察到，可用于计 量分析的数据观测值个数可以成千上万，数量 十分巨大；
（2）金融数据一般都能在交易时准确记录下来；
（3）金融数据一般也是不平稳的，但难以区分 金融数据序列的随机游走、趋势以及其他的一 些特征。
2018/6/17
金融计量学
7
在分析时间序列数据时，应注意以下几点：
（1）在利用时间序列数据回归模型时，各变量 数据的频率应该是相同的；
（2）不同时间的样本点之间的可比性问题； （3）使用时间序列数据回归模型时，往往会导 致模型随机误差项产生序列相关； （4）使用时间序列数据回归模型时应特别注意 数据序列的平稳性问题。
金融计量学
13
3.主要计量经济学软件
Eviews软件
GAUSS软件
RATS软件
SAS软件
LIMDEP软件
Mathematica软件 Matlab软件 Microfit软件 Minitab软件
2018/6/17
SHAZMA软件
S-PLUS软件 SPSS软件 STATA软件 TSP软件
XX学院 XX 专业
《金融计量学》
【全套课件】
授课人：XX XX
第一章 金融计量学介绍
本章要点
金融计量学的方法论与应用步骤。 金融数据的特点和来源 金融计量学软件的使用
2018/6/17
金融计量学
3
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
金融计量学就是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。
2018/6/17 金融计量学 23
图1-10
2018/6/17
最小二乘估计结果及相关统计量
金融计量学 24
图1-11 四种假设检验的结果
2018/6/17 金融计量学 25
（二）Eviews 3.1使用简介 1.数据输入、修改及保存
图1-12 Eviews新工作文件数据设定窗口
2018/6/17 金融计量学 26
图1-17
2018/6/17
GDP和M1线性图
金融计量学 31
图1-18
2018/6/17
方程设定窗口
金融计量学 32
图1-19
2018/6/17
回归结果
33
金融计量学
本章小节
金融计量学是金融学的一个重要分支，金融问 题的数量化研究是金融计量学的目的，包括金 融模型的设计、建立、估计、检验及使用模型 进行预测和政策策划的系列过程。金融理论的 迅速发展、金融模型的不断推出、计算机技术 的日益发展和计量软件的多样化都为现代金融 的数量化研究提供了有力的工具，这些条件的 结合形成了金融计量分析的基础。
2018/6/17
金融计量学
4
二、金融计量建模的主要步骤
经济理论或金融理论 建立金融计量模型
数据收集
模型估计
模型检验
不通过 重新建立模型
2018/6/17 金融计量学
通过 模型的应用
5

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，对模型进行检验； 第五步，对模型进行相应的应用。
金融计量学 14
二、本课程所用软件－Microfit4.0 和Eviews3.1
1.Microfit4.0使用简介 以Microfit4.0版本为例。

1 .数据输入、修改及保存
2018/6/17
金融计量学
15
图1-2 Microfit 4.0主界面
2018/6/17 金融计量学 16
图1-3 数据录入设定界面