《金融计量》课程教学大纲.docx
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1、金融计量课程教学大纲一、课程基本信息英文名称Financialeconometrics课程代码FIC02004课程性质专业课授课对象本科生学分3学时54主讲教师许秀修订日期2023.8指定教材1 .计量经济学导论(IntroductiontoEconometrics),ISBN:8斯托克(StoCk,J.H.),沃森(WatSOn,M.W.)著,中国人民大学出版社,第三版;2 .金融计量学:基于R和PYTHON,ISBN:978-7-300-31280-4,2023年,欧阳资生,阳场,马倚虹著,中国人民大学出版社。二、课程目标(一)总体目标:在金融投资领域,投资者不仅需要进行定性研究,也需要进
2、行定量分析。定性分析需要投资者具备一定的金融投资知识和经验,而定量分析则涉及到如何正确使用各种量化分析的工具和方法。本课程的总体目标是培养学生实际应用量化方法分析金融投资相关问题的能力,让学生掌握金融计量经济学的基本理论和方法,培养学生应用统计软件(R或者MatIab)进行金融量化分析能力,为今后继续学习金融量化投资方法打下一定的基础。(二)课程目标:通过本课程的学习,学生将能掌握基本的计量经济学分析方法,理解计量经济学建模思想,熟悉回归分析中可能出现的问题和解决办法。同时,本课程也将讲授金融投资的量化分析方法,主要内容涵盖金融时间序列的统计性质、正态性检验、单位根(平稳性)检验、ARMA模型
3、的估计与预测、GARCH模型的估计与预测等方面的内容。课程目标1:通过学习计量经济学中回归分析的基本知识,理解线性回归模型的基本思想、估计方法、检验理论等。1.1理解计量经济学线性回归模型的基本思想1.2掌握一元和多元线性回归模型的估计方法1.3领会一元和多元线性回归模型的检验理论课程目标2:通过学习金融时间序列的统计检验方法,了解金融数据的基本特征。2.1理解金融数据的主要来源和基本形式2.2掌握金融时间序列分析的基本统计方法2.3理解金融实证数据的基本统计特征课程目标3s掌握ARMA、GARCHVAR等金融计量模型的估计方法和应用场景3.1掌握ARMA、GARCH.VAR等金融计量模型的估
4、计方法和应用场景3.2根据模型的估计结果提出正确的解释和研究结论(三)课程目标与毕业要求、课程内容的对应关系表1:课程目标与课程内容、毕业要求的对应关系表课程目标课程子目标对应课程内容对应毕业要求课程目标11.1线性回归模型的基本思想理解线性回归模型的结构形式、名称、以及所含参数的经济含义。1.2线性回归模型的估计方法掌握最小二乘法的基本理论;记忆最小二乘估计量的形式;理解与之相关的各统计学性质与结论。1.3线性回归模型的检验理论理解最小二乘估计量的大样本性质;掌握最小二乘估计量的检验方法;理解拟合优度的概念。课程目标22.1金融数据的来源和形式知晓金融数据的来源和获取方法;理解金融数据的基本
5、形式与特点。2.2金融时间序列分析的基本方法掌握时间序列分析的一系列基本定义;理解刻画金融数据特征的统计量;理解单位根检验的基本原理.2.3金融实证数据的基本统计特征掌握金融实证数据基本统计特征的分析方法;知晓并理解金融实证数据的基本统计特征。课程目标33.1金融计量模型的估计检验方法掌握ARMA、GARCHVAR等金融计量模型的结构形式,并理解各模型的估计检验方法和应用场景。3.2金融计量模型的实证解释从已给出的各金融计量模型的估计和检验结果中,给出相应的实证解释和分析结论。三、教学内容第一章计量经济学概述1 .教学目标(1)讲授计量经济学所涵盖的研究领域与内容。2 .教学重难点(1)计量经
6、济学的不同定义;(2)实证数据的具体形式和来源;(3)相关关系和因果关系的差异。3 .教学内容(1)计量经济学的基本概念;(2)横截面数据、时间序列数据、面板数据;(3)计量经济学的研究对象。4 .教学方法课堂讲授、举例、讨论交流。5 .教学评价考察学生对计量经济学课程的理解,要求他们知晓不同数据类型的特点。第二章一元线性回归模型的估计方法1 .教学目标(1)讲授一元线性回归模型的结构形式、名称、以及所含参数的经济学含义;(2)讲授一元线性回归模型的估计方法(最小二乘法);(3)讲授一元线性回归模型的拟合优度的概念和计算方法。2 .教学重难点(1)一元线性回归模型的经济学含义;(2)一元线性回
7、归模型的估计方法;(3)拟合优度的含义。3 .教学内容(1)一元线性回归模型的基本概念;(2)最小二乘法;(3)拟合优度的概念和计算方法。4 .教学方法课堂讲授、举例、讨论交流。5 .教学评价考察学生对一元线性回归模型基本概念的掌握程度,并要求其能够对实际数据进行一元线性回归分析。第三章一元线性回归模型的检验方法1 .教学目标(1)讲授一元线性回归模型的假设条件:(2)讲授一元线性回归模型参数估计量的大样本性质;(4)讲授一元线性回归模型中未知参数的方法。2 .教学重难点(1)一元线性回归模型四个假设条件的具体意义;(2)一元线性回归模型中斜率参数的大样本性质;(3)基于大样本性质的参数检验方
8、法(临界值法和P值法的应用步骤).3 .教学内容(1)一元线性回归模型的几个基本假设;(2)参数估计量的大样本性质;(3)t检验的临界值法和P值法。4 .教学方法课堂讲授、举例、讨论交流。5 .教学评价考察学生对一元线性回归模型基本假设的理解程度,并要求其能够对实际数据进行一元线性回归分析并考察未知参数的显著性。第四章多元线性回归模型的估计1.教学目标(1)讲授多元线性回归模型的由来、结构形式、名称、以及所含参数的经济学含义;(2)讲授多元线性回归模型的估计方法(最小二乘法);(3)讲授多元线性回归模型的拟合优度的概念和计算方法;(4)完全多重共线性和不完全多重共线性的定义和影响。6 .教学重
9、难点(D多元线性回归模型的经济学含义;(2)多元线性回归模型的估计方法;(3)调整的R方;(4)多重共线性。7 .教学内容(1)多元线性回归模型的由来和基本概念;(2)多元最小二乘法;(3)调整的拟合优度的概念和计算方法;(4)完全多重共线性和不完全多重共线性。8 .教学方法课堂讲授、举例、讨论交流。9 .教学评价考察学生对多元线性回归模型基本概念的掌握程度,并要求其能够对实际数据进行多元线性回归分析。第五章多元线性回归模型的检验1 .教学目标(1)讲授多元线性回归模型的几个基本假设;(2)讨论多元线性回归模型下对于单个参数的t检验;(3)讲授多元线性回归模型下对于多个参数的联合检验(多约束和
10、单约束)。2 .教学重难点(1)多元线性回归模型额外的假设条件;(2)多元线性回归模型关于多个参数的检验方法(多约束和单约束);(3)调整的R方的意义。3 .教学内容(1)多元线性回归模型的几个基本假设;(2)参数估计量的大样本性质;(3)单个变量的t检验、多个变量的联合检验方法。4 .教学方法课堂讲授、举例、讨论交流。5 .教学评价考察学生对多元线性回归模型基本假设的掌握程度,并要求其能够对实际数据进行多元线性回归分析,报告分析结果和各参数的显著性。第六章非线性回归模型1 .教学目标(1)讲授回归关系中的非线性形式及其与线性模型的差异;(2)讲授多项式回归模型的估计和检验方法;(3)讲授对数
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