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第1章 经济与金融计量学绪论1

1.1 经济计量学与金融计量学的含义及建模步骤1

1.1.1 计量经济学与金融计量经济学的含义1

1.1.2 经济计量学与金融计量学建模过程1

1.1.3 经济与金融模型中的数据3

1.2 经济与金融计量软件简介4

1.2.1 R软件简介4

1.2.2 Python软件简介4

1.2.3 Stata软件简介4

1.2.4 EViews软件简介5

1.2.5 SAS软件简介5

1.2.6 Matlab软件简介5

1.2.7 SPSS软件简介5

练习题6

第2章 R语言的下载、安装与启动7

2.1 选择R语言的理由7

2.2 R语言下载8

2.3 R语言安装9

2.4 R语言程序包的安装10

2.5 R语言的启动11

2.6 R语言的退出12

2.7 R语言的在线帮助系统12

练习题13

第3章 R语言对象与数据存取14

3.1 R语言的对象与属性14

3.2 对象信息的浏览和删除16

3.3 向量对象17

3.3.1 数值型向量对象17

3.3.2 字符型向量对象18

3.3.3 逻辑型向量18

3.3.4 因子型向量19

3.3.5 数值型向量的运算20

3.3.6 常用统计函数21

3.3.7 向量的下标与子集（元素）的提取22

3.4 数组与矩阵对象24

3.4.1 数组的建立24

3.4.2 矩阵的建立25

3.4.3 数组与矩阵的下标与子集（元素）的提取27

3.4.4 矩阵的运算函数28

3.5 数据框对象31

3.5.1 数据框的直接建立31

3.5.2 数据框的间接建立32

3.5.3 适用于数据框的函数32

3.5.4 数据框的下标与子集的提取33

3.5.5 数据框中添加新变量34

3.6 时间序列对象35

3.7 列表对象36

3.8 R语言数据存储37

3.9 R语言数据读取38

3.9.1 文本文件数据的读取38

3.9.2 Excel数据的读取40

3.9.3 R语言中数据集的读取41

3.9.4 R语言中的格式数据42

3.10 R语言编程42

3.10.1 R语言函数基础43

3.10.2 循环和向量化44

3.10.3 用R语言编写程序45

3.10.4 用R语言编写函数46

练习题46

第4章 参数估计与假设检验的R语言应用48

4.1 参数估计的R语言应用48

4.1.1 点估计矩分析法的R语言应用48

4.1.2 单正态总体均值区间估计的R语言应用49

4.1.3 单正态总体方差区间估计的R语言应用52

4.2 假设检验的R语言应用53

4.2.1 参数假设检验的基本理论53

4.2.2 单个样本t检验的R语言应用56

4.2.3 两个独立样本t检验的R语言应用57

4.2.4 配对样本t检验的R语言应用59

4.2.5 单样本方差假设检验的R语言应用61

4.2.6 双样本方差假设检验的R语言应用62

练习题64

第5章 线性回归分析的R语言应用66

5.1 一元线性回归分析基本理论66

5.1.1 一元线性回归分析的OLS估计66

5.1.2 一元线性回归模型的统计检验67

5.1.3 一元线性回归模型预测的置信区间70

5.2 一元线性回归分析的R语言应用70

5.3 多元线性回归分析基本理论73

5.3.1 多元线性回归模型假设73

5.3.2 多元线性回归模型的矩阵解法74

5.3.3 多元线性回归模型的统计检验74

5.4 多元线性回归分析的R语言应用76

5.5 稳健线性回归分析的R语言应用80

5.5.1 线性回归中的几个术语80

5.5.2 数据描述81

5.5.3 普通最小二乘（OLS）回归的R语言应用82

5.5.4 稳健回归的R语言应用84

练习题86

第6章 多重共线性的R语言应用93

6.1 多重共线性的概念93

6.2 多重共线性的后果94

6.3 产生多重共线性的原因94

6.4 多重共线性的识别和检验95

6.5 消除多重共线性的方法96

6.6 多重共线性诊断的R语言应用98

6.7 多重共线性消除的R语言应用100

练习题102

第7章 异方差问题的R语言应用104

7.1 异方差的概念104

7.2 异方差产生的原因105

7.3 异方差的后果106

7.4 异方差的识别检验106

7.4.1 根据问题的经济背景，分析是否可能存在异方差106

7.4.2 图示法107

7.4.3 统计检验方法107

7.5 消除异方差的方法108

7.6 异方差诊断的R语言应用110

7.7 异方差消除的R语言应用111

练习题111

第8章 自相关问题的R语言应用113

8.1 自相关的概念113

8.2 产生自相关的原因113

8.3 自相关的后果114

8.4 自相关的识别和检验115

8.5 自相关的处理方法117

8.6 自相关性诊断的R语言应用119

8.7 自相关消除的R语言应用121

练习题121

第9章 时间序列分析ARIMA模型预测的R语言应用127

9.1 ARIMA模型127

9.2 通过差分得到平稳时间序列128

9.3 确定合适的ARIMA模型130

9.4 ARIMA模型预测132

9.5 ARIMA模型预测结果的检验133

练习题134

第10章 单位根、协整与格兰杰因果检验的R语言应用135

10.1 时间序列分析的基本理论135

10.1.1 平稳、协整、因果检验的基本概念135

10.1.2 单位根检验136

10.1.3 协整检验137

10.1.4 误差修正模型138

10.2 数据来源与思路139

10.3 描述性分析139

10.4 时间序列趋势图141

10.5 对数据进行相关分析144

10.6 时间序列的单位根检验145

10.7 两时间序列分析的协整检验与误差修正模型151

10.8 格兰杰因果关系检验154

练习题156

第11章 时间序列分析GARCH模型的R语言应用157

11.1 GARCH模型的含义157

11.2 ARCH效应检验157

11.3 GARCH模型的R语言函数用法158

11.4 GARCH模型的R语言函数应用实例158

11.5 德国股票指数的GARCH模型的R语言应用160

练习题163

第12章 面板数据分析的R语言应用164

12.1 面板数据分析的基本理论164

12.2 面板数据格式定义165

12.3 混合估计回归模型R语言估计166

12.4 固定效应回归模型R语言估计167

12.5 固定效应回归模型与混合估计回归模型优劣判断的R语言应用168

12.6 随机效应回归模型的R语言估计168

12.7 组间计量回归分析的R语言估计169

12.8 随机效应回归模型与固定效应回归模型区分的Hausman检验169

12.9 面板数据的广义矩估计的R语言应用170

12.9.1 资本资产定价模型检验的广义矩估计法（GMM）的R语言应用170

12.9.2 多因素套利定价模型检验的广义矩估计的R语言应用171

练习题173

第13章 基于R语言的金融数据分析综合应用174

13.1 构建金融数据分析平台的R程序包功能及层次174

13.2 数据处理和图形展示程序包quantmod174

13.3 金融数据获取179

13.4 时间序列分析的R工具181

13.5 时间序列分析183

13.6 金融数据分析R语言综合应用184

练习题189

第14章 创业板科技型上市公司股权激励对其价值影响的计量检验研究190

14.1 科技型上市公司股权激励相关概念190

14.1.1 科技型上市公司的概念与特征190

14.1.2 股权激励的概念及特点191

14.2 科技型上市公司股权激励的定性分析193

14.2.1 科技型上市公司推行股权激励的意义193

14.2.2 高新技术公司实施股权激励的可行性193

14.2.3 我国科技型上市公司股权激励现状分析195

14.2.4 股权激励实施效果分析199

14.3 科技型上市公司股权激励绩效的实证研究199

14.3.1 研究假设199

14.3.2 变量选取200

14.3.3 样本的选择和数据的来源200

14.3.4 模型设计201

14.3.5 实证检验201

14.3.6 小结206

14.4 研究结论及建议208

14.4.1 研究结论208

14.4.2 政策建议209

练习题211

参考文献212