随着数量金融专业的不断兴起，金融计量经济学在金融领域的应用变得十分重要，它可以提供分析模型用以确定复杂的金融产品结构，也可以用来估值和进行风险评估。本书涵盖金融计量经济学的常用技术，避免使用不必要的数学和统计模型分析，且强调基础理论和应用。本书主要讨论了回归分析模型、因子分析、风险分析和时间序列分析。另外，本书安排了配套的教学资源，读者可以在上面查到大量的真实案例和新近的研究内容，比如信贷得分、对冲固定收益证券、平衡资产组合等。
本书适合金融应用程序开发人员、金融从业者、投资组合经理等使用。

译者序
前言
致谢
关于作者
第1章 导论
学习目标
1.1 金融计量经济学的步骤
1.1.1 模型选择
1.1.2 模型估计
1.1.3 模型检验
1.2 数据生成过程
1.3 金融计量经济学在投资管理领域的应用
1.3.1 资产配置
1.3.2 投资组合的构建
1.3.3 投资组合的风险管理
要点回顾
第2章 简单线性回归
学习目标
2.1 相关性的作用
2.2 回归模型：两个变量之间的线性函数关系
2.3 回归模型的分布假设
2.4 回归模型的估计
2.5 模型的拟合优度
2.6 简单线性回归在金融领域的两个应用
2.6.1 估计共同基金的特征线
2.6.2 控制股票投资组合的风险
2.7 非线性关系的线性回归
要点回顾
第3章 多元线性回归模型
学习目标
3.1 多元线性回归模型概述
3.2 多元线性回归模型的假设
3.3 模型参数的估计
3.4 模型设计
3.5 诊断检验及模型显著性
3.5.1 模型的显著性检验
3.5.2 自变量显著性的检验
3.5.3 新增变量的F检验
3.6 多元线性回归在金融领域的应用
3.6.1 久期的估计
3.6.2 预测10年期国债收益率
……
第4章 建立和检验多重线性回归模型
第5章 时间序列分析简介
第6章 回归模型中的分类变量
第7章 分位数回归
第8章 稳健回归
第9章 自回归移动平均模型
第10章 协整
第11章 自回归异方差模型及其扩展
第12章 因子分析和主成分分析
第13章 模型估计
第14章 模型选择
第15章 使用金融计量经济模型构建和实施投资策略
附录A 描述性统计
附录B 金融计量经济学常用的连续概率分布
附录C 推断统计
附录D 矩阵代数基础
附录E 模型选择准则：AIC和BIC
附录F 稳健统计