金融計量學(xué)ch1課件

金融計量學(xué)第一章導(dǎo)論學(xué)習(xí)目標(biāo)金融計量內(nèi)涵；金融計量建模步驟；常用金融計量軟件，尤其是Eviews

和SAS的使用；金融計量學(xué)所具備的基礎(chǔ)知識。第一章導(dǎo)論第一節(jié)金融計量學(xué)含義及其建模步驟第二節(jié)常用金融計量軟件介紹

第三節(jié)本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識

金融計量學(xué)含義及其建模步驟金融計量學(xué)的含義，在西方一般是指金融市場的計量分析，主要包括對金融市場各種變量（利率、匯率、交易量、價格等）進行相應(yīng)的統(tǒng)計分析和計量建模，以及對實證金融中的大量金融理論和現(xiàn)象進行分析。在本書中，我們的金融計量分析主要內(nèi)容包括兩大部分：金融的主要計量方法和金融市場的實證分析。

金融計量學(xué)含義及其建模步驟二、金融計量建模過程本教程在金融計量建模過程中側(cè)重于計量方法在金融市場的應(yīng)用。我們參照英國著名金融計量學(xué)家布魯克斯（ChrisBrooks）的思路，對金融計量建模的步驟描述如下：金融計量學(xué)含義及其建模步驟步驟1：關(guān)于研究問題的概述。步驟2：樣本數(shù)據(jù)收集。

步驟3：選擇合適的估計方法來估計模型。

步驟4：對模型進行實證檢驗。

步驟5：模型應(yīng)用。

金融計量學(xué)含義及其建模步驟三、金融模型中的數(shù)據(jù)（一）金融數(shù)據(jù)類型時間序列數(shù)據(jù)（timeseriesdata）橫截面數(shù)據(jù)（cross-sectionaldata）面板數(shù)據(jù)（paneldata）金融計量學(xué)含義及其建模步驟（二）金融數(shù)據(jù)來源金融計量分析需要的大量的數(shù)據(jù)，其來源通常有三個渠道：1、專業(yè)性網(wǎng)站2、專業(yè)數(shù)據(jù)公司和信息公司3、抽樣調(diào)查。常用金融計量軟件介紹一、常用金融計量軟件1、EViewsEViews是美國GMS公司1981年發(fā)行第1版的Micro

TSP的Windows版本，通常稱為計量經(jīng)濟學(xué)軟件包。EViews是Econometrics

Views的縮寫，它的本意是對社會經(jīng)濟關(guān)系與經(jīng)濟活動的數(shù)量規(guī)律，采用計量經(jīng)濟學(xué)方法與技術(shù)進行“觀察”。計量經(jīng)濟學(xué)研究的核心是設(shè)計模型、收集資料、估計模型、檢驗?zāi)Ｐ?、運用模型進行預(yù)測、求解模型和運用模型。常用金融計量軟件介紹軟件名稱網(wǎng)址EviewsSASSPSSMatlabS-PLUSStatisticaStata常用金融計量軟件網(wǎng)址

常用金融計量軟件介紹二、本教程所用的主要軟件——Eviews5.0和SAS8.2（一）Eviews5.0使用簡介Eviews是一款使用簡便的金融計量軟件，具備應(yīng)用計量的多種常用功能。讀者可以結(jié)合窗口、工具按鈕、菜單及子菜單等來使用該軟件。下面。我對通過Eviews5.0向讀者介紹該軟件的主要使用方法：常用金融計量軟件介紹1、數(shù)據(jù)導(dǎo)入使用計量軟件進行金融計量的第一個步驟就是進行數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，建立一個數(shù)據(jù)集。在File菜單中選擇New命令，接著選擇Workfile命令，就出現(xiàn)如圖1-2所示的“Work”對話框。常用金融計量軟件介紹3、繪圖繪圖是統(tǒng)計軟件的重要功能之一，通過圖形可以直觀地說明金融及經(jīng)濟問題。Eviews提供各種數(shù)據(jù)圖形輸出方式，包括線性圖、條狀圖、散點圖、餅狀圖等。常用金融計量軟件介紹（二）SAS使用簡介目前，SAS軟件已成為全球金融服務(wù)業(yè)、保險業(yè)、電信業(yè)、制造業(yè)等諸多領(lǐng)域應(yīng)用最廣的軟件之一。2002年，財富500強企業(yè)中有90%的公司在使用SAS軟件和解決方案。在我國，SAS軟件日益得到高校研究和商業(yè)用戶的認可，并呈現(xiàn)快速發(fā)展的態(tài)勢。在介紹SAS軟件使用前，我們先分析一下SAS軟件的特點。（1）統(tǒng)計功能強大。（2）簡單易學(xué)。（3）將數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析融為一體。（4）適應(yīng)性強、應(yīng)用面廣。常用金融計量軟件介紹1、數(shù)據(jù)導(dǎo)入在利用SAS系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)時，我們首先要啟動SAS系統(tǒng)。完成系統(tǒng)啟動后，桌面會自動彈出SAS工作界面。從SAS界面看，SAS主窗口包括菜單條和工具條，是在交換方式下運行的。在SAS系統(tǒng)要完成的工作，可以通過SAS的一些子菜單提交或通過編寫SAS程序來完成。常用金融計量軟件介紹3、繪圖功能展現(xiàn)各種數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的圖形式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的重要方法，SAS提供各種常用的繪圖功能，且易于程序完成。本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識一、隨機變量（一）隨機變量的含義隨機變量（randomvariable）是取值具有隨機性的變量。按照隨機變量的取值特征可以分為離散型和連續(xù)型兩種，其中離散型隨機變量是只能去有限或可數(shù)的多個數(shù)值，而連續(xù)型隨機變量的取值只能充滿一個或若干有限或無限區(qū)間。本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識（二）隨機變量的數(shù)值特征1、期望值隨機變量的期望值（expectedvalue）是以概率為權(quán)重所得的加權(quán)平均值。對于一個只有有限個取值可能的隨機變量，可表示為：本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識（2）標(biāo)準差（standarddeviation）我們常用方差的平方根，即來表示標(biāo)準差。標(biāo)準差可用百分率來表示，或者以貨幣為標(biāo)準差的單位，其計算公式為：本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識3、協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)（1）兩個隨機變量組成的隨機向量的聯(lián)合分布在數(shù)學(xué)上，聯(lián)合分布涉及兩個隨機變量成對取值得概率分布。在投資學(xué)中，我們用、分別表示證券i和證券j的收益率的兩個隨機變量，則其聯(lián)合分布通常表示為：其含義是證券i和證券j的“收益率對”為的可能性的概率為。本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識（2）協(xié)方差如果已知證券i和證券j的收益率的聯(lián)合分布，則其協(xié)方差記作。協(xié)方差（covariance）是測算兩個隨機變量之間相互關(guān)系的統(tǒng)計指標(biāo)。

為證券i與證券j收益之間的協(xié)方差。協(xié)方差也可以表達：

本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識（3）相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差密切相關(guān)的另一統(tǒng)計變量是相關(guān)系數(shù)（correlationcoefficient）。它是從資產(chǎn)回報相關(guān)性的角度對協(xié)方差進行重新標(biāo)度，以便于不同組對隨機變量得相對值之間進行比較分析。兩個隨機變量間的協(xié)方差等于這兩個變量之間的相關(guān)系數(shù)與他們標(biāo)準差的乘積，即可得相關(guān)系數(shù)：本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識相關(guān)系數(shù)比較兩個證券收益率之間相關(guān)性的大小，如果a與b證券之間相關(guān)系數(shù)比a與c之間相關(guān)系數(shù)大，則說明前者的相關(guān)性比后者強。相關(guān)系數(shù)總處于+1和-1之間。這樣，我們就可以得到協(xié)方差邊界（covariancebound），這時兩個隨機變量滿足：

若=1，則表示和完全正相關(guān)。若=-1，則表示和完全負相關(guān)。若=0，則表示和不相關(guān)。本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識4、偏度和峰度（1）偏度（SkewedDistributions）偏度是用來衡量隨機變量的概率分布是否圍繞其均值對稱。一般我們將偏度稱為三階矩，因為其公式定義為：本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識當(dāng)概率分布圍繞均值對稱時，對于其概率密度函數(shù)，存在，此時偏度；若隨機變量x少數(shù)變量遠遠大于均值，使概率密度曲線右側(cè)尾部拖得很長，則稱概率分布為正偏態(tài)，此時；若少數(shù)變量數(shù)值很小，則概率密度曲線左側(cè)尾部拖得很長，則稱概率分布為負偏態(tài)，此時。本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識概率分布的對稱性通常用偏度系數(shù)S來表示，其定義為：其中，為隨機變量的標(biāo)準差。本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識（2）峰度(kurtosis)峰度這一統(tǒng)計指標(biāo)反映的是隨機變量概率密度函數(shù)尾部的厚尾（或稱為寬度），通用用于判斷某個隨機變量是否服從正態(tài)分布。峰度的定義公式為，因此又稱為四階矩。峰度系數(shù)則是在峰度的基礎(chǔ)上進行標(biāo)準化，并表達為：本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識二、概率分布1、正態(tài)分布正態(tài)分布是一個連續(xù)的、形態(tài)如鐘形的概率分布。正態(tài)分布完全可以用均值和方差進行描述。若連續(xù)隨機變量的概率密度函數(shù)具有如下形式：則稱隨機變量服從正態(tài)分布，并可記作：本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識2、分布在統(tǒng)計學(xué)中，另一個重要的概率分布是分布。如前所述，若隨機變量服從均值為，方差為的正態(tài)分布，則。統(tǒng)計理論表明，標(biāo)準正態(tài)分布的平方服從自由度（degreeoffreedom,df..）為1的分布，即本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識3、t分布在計量經(jīng)濟學(xué)中，另一個廣泛使用的概率分布是t分布（tdistribution）。若是一個變量，而變量獨立于，且服從于自由度為的分布，則比率服從自由度為的分布。本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識4、分布在多元回歸分析中，常用到分布檢驗?zāi)Ｐ偷娘@著性。若兩個服從分布的隨機變量相互獨立，其自由度分別為和，則服從自由度為（，）的分布。其中，和分別是分子自由度和分母自由度。本書的統(tǒng)計學(xué)與概率知識5、二項式分布在金融計量領(lǐng)域中，有一些隨機事件是只具有兩種互斥結(jié)果的離散型隨機事件，稱為二項分類變量（dichotomousvariable）。二項分布（binom