本书从经典的经济计量学基础开始，通过向读者介绍线性回归的参数估计、统计检验，在建立模型过程中对多重共线性、序列相关、异方差性等问题的检验与解决，联立方程组的建立与识别以及AR、MA、ARIMA等各种时间序列模型等内容，为读者奠定经济计量学的基础。在此基础上，本书介绍了CAPM、多因子模型、研究股票与债券收益率的联立方程组模型、研究汇率的ARIMA模型、VAR模型与脉冲响应模型、ARCH模型与GARCH模型以及面板数据模型，还包括主成分分析与因子分析法、协整理论、单位根检验、结构突变的IT检验、EMH的Runs检验和MDL检验等内容，为读者进一步学习金融计量学提供了必要的理论与实证准备。
本书是金融工程专业核心课程的系列教材之一，是现代金融人才必备的专业知识，适合金融工程专业、金融专业以及与金融相关的其他专业学生学习使用。

第一章 绪论
第一节 经济计量学的创始人
第二节 经济计量学的系统论述者与先驱
第三节 1970年以前的经典经济计量学
第四节 1970年以后的经济计量学
第五节 金融计量学——经济计量学在金融学研究中的应用
阅读材料一：一元线性回归模型的参数估计与参数性质
Tips1：关于矩阵与向量的求导法则
习题
第二章 金融计量软件基础操作
第一节 EViews和Stata软件简介
第二节 数据导入与处理
第三节 基本的绘图工具
第四节 使用帮助文件与扩展工具包
第五节 Excel的回归模型计算
阅读材料二：多元线性回归模型的参数估计与参数性质
Tips2：关于一些概率分布之间的关系
习题
第三章 资本资产定价模型及实证分析
第一节 投资组合理论
第二节 资本资产定价模型
第三节 CAPM理论前沿发展
第四节 基于中国沪市的CAPM实证检验
阅读材料三：一元线性回归模型的统计检验与预测
Tips3：模型总体的差异性检验
习题
第四章 多因子资产定价模型的理论与检验
第一节 由单因子模型向多因子模型的扩展
第二节 多因子资产定价模型
第三节 排序分析
第四节 Fama-MacBeth回归
阅读材料四：多元线性回归模型的假设检验与预测
Tips4：相关性与偏相关性、复相关性
习题
第五章 主成分分析与因子分析
第一节 引言
第二节 主成分分析的基本思想与模型
第三节 因子分析的基本思想与模型
第四节 案例分析
阅读材料五：多元线性回归模型的多重共线性问题
Tips5：多重共线性的修正方法
习题
第六章 虚拟变量回归模型
第一节 虚拟变量的基本概念
第二节 线性概率模型
第三节 非线性概率模型
第四节 案例分析
阅读材料六：多元线性回归模型的异方差性问题
Tips6：异方差性的修正方法
习题
第七章 联立方程模型
第一节 联立方程模型的基本概念
第二节 联立方程模型的识别
第三节 联立方程模型的估计
第四节 案例分析：基于联立方程的消费资产定价模型
阅读材料七：多元线性回归模型的序列相关问题
Tips7：股票、债券收益率之间关系的联立方程组模型
习题
第八章 时间序列模型的理论及应用
第一节 引言
第二节 时间序列模型概述
第三节 时间序列模型的分类
第四节 自相关函数与偏自相关函数
第五节 ARIMA模型的建立与预测
阅读材料八：时间序列的季节调整与预测
Tips8：如何建立人民币兑美元汇率的ARIMA模型
习题
第九章 单位根检验与结构突变
第一节 引言
第二节 单位根检验
第三节 结构突变的趋势平稳和差分平稳
第四节 考虑结构突变的单位根过程
阅读材料九：协整理论
Tips9：结构突变序列的IT检验
习题
第十章 向量自回归模型与脉冲响应函数
第一节 引言
第二节 向量自回归模型概述
第三节 向量自回归模型的建立
第四节 脉冲响应函数和方差分解
第五节 向量自回归模型的拓展
阅读材料十：上证综指和深证成指的VAR模型案例分析
Tips10：格兰杰因果关系检验
习题
第十一章 条件异方差模型的分析及应用
第一节 ARCH模型简介
第二节 ARcH模型检验
第三节 GARCH模型
第四节 GARCH模型的扩展
第五节 GARcH模型的案例分析
阅读材料十一：EMH与游程检验
Tips11：ARCH/GARCH模型的估计与检验
习题
第十二章 面板数据模型及金融计量分析
第一节 引言
第二节 面板模型的分类
第三节 面板数据检验及修正
第四节 案例分析
阅读材料十二：EMH的MDL检验
Tips12：面板数据的分析案例——基金公司市场把握能力的检验
习题
主要参考文献