\t《金融计量分析——基于stata的金融实证研究》主要分为四部分：第一部分为金融计量基础知识，包括第1章和第2章，主要介绍金融计量分析的基本概念、数学基础、Stata软件操作及OLS回归方法；第二部分为金融时间序列方法介绍，包括第3章到第6章，分别介绍一元时间序列模型、VAR模型、GARCH模型及误差修正模型等；第三部分为公司金融研究方法介绍，包括第7章到第10章，分别介绍线性概率模型、面板数据模型、工具变量法及双重差分法等；第四部分为金融专题方法介绍，包括第11章到第13章，分别介绍资产定价模型、事件研究法、金融风险方法等。



\t  《金融计量分析——基于stata的金融实证研究》的特色在于紧密结合国内外**期刊金融学文献，着重分析金融计量学方法在金融研究中的应用及Stata实现过程。



\t  《金融计量分析——基于stata的金融实证研究》可以用作高等院校的“金融计量学”、“金融时间序列分析”等课程的教材。适用于高年级本科硕士学生。

  
\t第一章 金融计量分析导论



\t第一节 金融计量分析的基本概念



\t第二节 常用的概率与数理统计知识



\t第三节 金融计量软件Stata介绍



\t第二章 经典线性回归模型



\t第一节 一元线性回归模型



\t第二节 多元线性回归模型



\t第三节 模型应用及Stata操作



\t第三章 一元时间序列分析方法



\t第一节 时间序列的相关概念



\t第二节 平稳时间序列模型



\t第三节 平稳性与单位根检验



\t第四节 案例分析及Stata应用



\t第四章 VAR模型



\t第一节 VAR模型的基本概念



\t第二节 VAR模型构建与估计



\t第三节 脉冲响应函数



\t第四节 VAR模型的扩展



\t第五节 VAR模型在学术研究中的应用



\t第五章 自回归条件异方差模型



\t第一节 条件异方差模型的例子



\t第二节 ARCH模型的性质和估计



\t第三节 GARCH模型



\t第四节 ARCH模型与GRACH模型的拓展



\t第五节 GARCH模型的实操与应用



\t第六章 线性概率模型



\t第一节 二元因变量和线性概率模型



\t第二节 Probit回归和Logit回归



\t第三节 Logit模型和Probit模型的估计和推断



\t第四节 Probit模型和Logit模型在学术研究中的应用



\t第七章 面板数据模型



\t第一节 固定效应模型



\t第二节 GMM模型



\t第三节 面板数据模型学术研究运用



\t第八章 工具变量法



\t第一节 内生性介绍



\t第二节 工具变量法



\t第三节 两阶段最小二乘法



\t第四节 案例分析及Stata应用



\t第九章 准自然实验



\t第一节 准自然实验介绍



\t第二节 双重差分法



\t第三节 三重差分法



\t第四节 案例分析及Stata应用



\t参考文献