高等计量经济学基础

第一章 线性代数和矩阵基本知识

1.1 线性代数基本知识

1.1.1 向量空间

1.1.2 Gram-Schmidt正交化程序

1.1.3 向量的正交投影和Bessel不等式

1.2 矩阵的一般理论和性质

1.3 矩阵的数字特征

1.4 几类特殊的矩阵

1.5 二次型

1.6 矩阵的特殊运算与矩阵的微商

第二章 多元统计分析基本知识

2.1 随机向量的数字特征

2.2 多元正态及由它生成的统计量

2.3 矩阵正态分布和Wishart分布

2.4 相关性分析和关联性分析

2.5 其他重要的多元分布

2.6 Copula

2.6.1 Copula的定义和性质

2.6.2 几个重要的Copula

2.6.3 阿基米德Copula与对应的秩相关系数

2.6.4 Copula的C藤和D藤分解

2.7 大数定律和中心极限定理

第三章 回归分析

3.1 多元线性回归模型

3.1.1 古典假定以及统计推断

3.1.2 多重共线性

3.1.3 异方差性

3.1.4 自相关性

3.1.5 解释变量与误差项的相关性

3.1.6 分块回归与偏回归估计

3.2 多元统计分析

3.2.1 多元模型

3.2.2 主成分分析与因子分析

3.2.3 偏最小二乘方法

3.3 非线性回归模型

3.3.1 可化为线性的非线性回归模型

3.3.2 非线性回归模型及其最小二乘估计

3.3.3 变参数线性回归模型

3.4 非参数回归方法

3.4.1 非参数回归模型

3.4.2 核密度估计

3.4.3 非参数均值回归

3.4.4 局部多项式回归

3.4.5 半参数模型

3.4.6 样条方法

3.5 分位点回归模型

3.5.1 线性分位点回归模型

3.5.2 非线性分位点回归模趔

第四章 时间序列分析

4.1 差分方程

4.1.1 常系数齐次差分方程

4.1.2 非齐次差分方程

……

第五章 面板数据分析

第六章 属性数据分析

第七章 常用的估计方法

高等计量经济学是金融工程的基础课程。
　　《现代统计学丛书：高等计量经济学基础》介绍了回归分析、时间序列分析、面板数据分析的基本思想和内容。由于属性数据大量出现在金融数据中，书中也简要介绍了有关属性数据分析和建模的一些内容。每章结合金融工程研究中的问题来介绍和解释有关的基本概念和内容，并配有一定量的习题。
　　《现代统计学丛书：高等计量经济学基础》可作为金融工程硕士研究生的教学用书，也可作为经济学、金融工程、证券和基金等从业人员了解有关理论和应用的入门参考书。