《金融分析软件应用》是金融学专业大学二年级的专业任选课。学习这门课程需要一定微积分、线性代数、统计学、计量经济学、金融学等学科基础。
（二）教学目的
通过本课程的学习达到以下目的：第一，通过理论教学，使学生掌握金融计量分析的常用建模类型及模型的检验方法，并用适当的模型进行预测；第二，通过实验教学，使学生了解计量经济学软件Stata、EViewsSPASS、SAS的基本功能，并且能够熟练运用1~2种软件进行数据处理、模型的参数估计、模型诊断与检验、预测等，从而掌握研究实际金融现象的数量化方法。
（三）教学内容
（四）教学时数
36学时，其中理论课20学时，实验课14学时，辅导答疑2学时
（五）教学方式
本课程采用理论讲授与软件操作演示相结合、并结合相应的讲授内容进行学生实验。
二、本文
理论部分
第1章金融计量经济学及其应用软件介绍
教学要点：
1、金融计量经济学的含义及建模步骤
教学时数：
2学时
教学内容：
第一节金融计量经济学的含义及建模步骤（1学时）
一、含义
金融计量经济学是指对金融市场的计量分析，主要包括对金融市场各种变量（利率、汇率、交易量、有价证券的价格等）进行相应的统计分析和计量建模，以及对实证中的大量金融理论和现象进行分析。
二、建模步骤
步骤一：关于研究问题的概述。
步骤二：样本数据收集。
步骤三：选择合适的计量方法来估计模型。
步骤四：对模型进行实证检验。
步骤五：模型的应用，包括结构分析、金融经济预测、政策评价。
三、金融计量经济模型中的数据
第二节金融计量经济学软件介绍及使用（1学时）
一、Stata软件简介
Stata软件具有请打的数据处理和分析功能，是现今较为流行的统计计量分析软件，被广泛地应用于统计学、经济学、生物学、医药学、社会学等领域，功能十分强大。与其他统计分析软件相比，Stata软件具有以下明显的优势：其一是操作简单，方便掌握；其二是它是一个开放式的软件系统，用户可以运行自己编写的程序；其三具有强大的数据分析功能，可以完成复杂性和综合性较强的各种分析研究；其四是具有强大的图形制作功能。
二、SAS软件简介
SAS是美国SAS软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统，具有完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现功能。在数据处理和统计分析领域，被誉为国际上的标准软件和最权威的优秀统计软件包，广泛应用于政府行政管理、科研、教育、生产和金融等不同领域，发挥着重要的作用。
三、SPSS软件简介
SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions），“统计产品与服务解决方案”软件。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。
四、RATS软件简介
考核要求：
1、理解金融计量经济学的含义及建模步骤
第2章古典回归模型的建立及其统计检验
1、古典回归模型建立及估计的原理
2、学会建立并估计一元线性回归模型、多元线性回归模型
6学时
第一节一元线性回归模型及其统计检验（3学时）
一、一元线性回归模型
理论回归方程
估计回归方程
二、一元线性回归模型的统计检验
标准离差检验：
F检验：
三、一元线性回归模型预测的置信区间
首先按照计算出标准离差S的值，再计算置信区间：
置信度为100（1-）的置信区间为：
四、用Stata、EViews、SAS建立一元线性回归模型及其检验
第二节多元线性回归模型及其统计检验（3学时）
一、多元线性回归模型及其假设
多元线性回归模型：
假定一：解释变量X不是随机变量。
假定二：误差项的均值为0.
假定三：误差项同方差。
假定五：解释变量之间没有完全的多重共线性。
假定六：回归模型对参数是线性的。
假定七：样本容量必须大于待估计的参数个数。
假定八：模型设定是正确的。
假定九：误差项跟变量是独立的。
假定十：随机误差项服从正态分布。
二、多元线性回归模型的矩阵解法
三、多元线性回归模型的统计检验
（1）标准离差检验
因变量的标准离差S检验：
各个回归系数标准差的检验：
(3)F检验
（4）t检验：
2.2.4预测置信区间
按照正态分布理论，当取置信区间为95%时，预测置信区间为：
2.2.5用SAS、Excel建立多元线性回归方程及其统计检验
1、理解古典回归模型建立及估计的原理
2、熟练运用一种软件建立并估计一元线性回归模型、多元线性回归模型
第3章单方程模型的计量经济学检验
3学时
第一节回归模型的多重共线性计量检验及消除（1学时）
一、概念
多重共线性指线性回归模型中的若干解释变量或全部解释变量的样本观测值之间具有某种线性关系。
二、多重共线性的后果
三、多重共线性的产生原因
2.某些经济变量存在着相同的变动趋势。
3.模型中引入了滞后解释变量
四、多重共线性的识别和检验
2.回归检验法。
3.通过对原模型回归系数的检验来判定。
五、消除多重共线性的方法
1.剔除引起多重共线性的解释变量。
2.利用解释变量之间存在的某种关系
3.改变模型的形式。
六、利用Stata、EViews、SPASS、SAS检验和消除多重共线性。
第二节回归模型的异方差计量检验及消除（1学时）
异方差是指模型中的随机误差项序列违背同方差的假定，即，每个不完全相同。
二、异方差的后果
1.参数的OLS估计不再具有最小方差性。
2.显著性检验失效。
3.预测的精度降低。
三、异方差的产生原因
1.由问题的经济背景产生的异方差。
2.由于模型中忽略了某些重要的解释变量而产生的异方差。
3.因模型的函数形式设定不当产生的异方差。
4.经济结构的变化产生的异方差。
四、异方差的识别和检验
1.根据问题的经济背景分析。
2.图示法。
3.统计检验法：帕克检验、怀特检验
五、消除异方差性的方法
1.模型（数据）变换法。
2.加权最小二乘法（WLS）
1.图示法。
2.D-W检验
3.回归检验法
1.广义差分法。
2.杜宾两步法.
3.柯克兰内-奥克特法。
2、ARMA模型、VAR模型的建模方法。
4学时
一、ARMA过程
1.移动平均（MA）过程
若一个变量是白噪声过程的线性组合，即
则y表示一个移动平均过程MA(q)。
2.自回归（AR）过程
对于一个自回归过程而言，变量y的当前值仅仅依赖于它的各个前期值再加一个误差项，即一个p阶自回归过程AR（p）可表示为:
3.自回归移动平均过程(ARMA)
将AR（p）模型与MA（q）模型相结合便得到一个ARMA(p，q)过程。
二、建立ARMA模型：博克斯-詹金斯方法
步骤一：用作图法来决定模型的阶数。
步骤二：估计在上一步设定好的模型的参数，可用最小二乘法、极大似然法等。
步骤三：模型的检验，可用ACF和PACF、或Ljung-Box检验。
三、使用Stata建立ARMA模型并预测
一、向量自回归模型（VAR）的概念
含有N个变量滞后k期的VAR模型表示如下：
Yt=m+P1Yt-1+P2Yt-2+…+PkYt-k+ut,ut~IID(0,W)
其中，
Pj=,j=1,2,…,k
二、选择VAR模型的最优滞后阶数
可采用截面方程约束法、信息准则法进行选择。
三、脉冲响应和方差分解
脉冲响应可以追踪VAR方程中因变量对每个变量冲击的回应。而方差分解给出了因变量在受到自身和对其他变量冲击时的变动比例。
四、利用Stata估计VAR模型。
2、掌握ARMA模型、VAR模型的建模方法。
第5章金融中的长期关系模型——协整
2、变量间的葛兰杰因果关系及协整关系的含义。
一、平稳性的概念
二、单位根检验的方法
ADF检验、PP检验
三、利用Stata进行单位根检验。
第二节变量之间的葛兰杰因果关系检验（1学时）
一、葛兰杰因果检验的定义
给定一个信息集，它至少包含，如果利用过去的比不利用它时可以更好地预测，则称为的葛兰杰原因
二、葛兰杰因果关系检验的方法
模型检验法、F检验
三、利用Stata进行因果检验
第三节变量间的协整检验（1学时）
一、协整关系的含义
二、协整检验
Engle-Granger（1987）提出的E-G两步法、Johansen（1988、1990）等人提出的多变量极大似然法。
三、利用Stata进行协整检验
2、理解变量间的葛兰杰因果关系及协整关系的含义。
1、GARCH族模型的原理和特征。
2、Stata建立GARCH族模型
第一节度量波动性的模型方法（1学时）
一、指数加权移动平均模型
二、自回归波动性模型
三、GARCH模型
四、非对称的GARCH模型
1.GJR模型
其中是一个虚拟变量,当时,；当时,。
2.EGARCH模型
3.PARCH(PowerARCH)模型：
第二节GARCH模型的应用及Stata应用（1学时）
一、沪深股市收益率波动性的研究
二、股市波动的非对称性研究
三、沪深股市波动的溢出效应研究
1、理解GARCH族模型的原理和特征。
2、运用Stata建立GARCH族模型
第7章面板数据模型
1、面板数据模型的形式。
2、Stata建立面板数据模型。
第一节面板数据模型（1学时）
一、面板数据的概念
二、面板数据模型
面板数据模型的基本形式是：
其中，是模型的常数项，是k×1维参数向量，k是模型中解释变量的个数；是外生变量向量；是均值为0且同方差的随机误差项，且不同样本下的随机误差项是相互独立的；T是每个截面样本下的时期总数；N是截面的样本总数。
第二节面板数据模型的估计（1学时）
一、面板数据的估计
用面板数据建立的模型通常有3种。即混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型。
1.混合估计模型
2.固定效应模型
固定效应模型分为3种类型，即个体固定效应模型、时刻固定效应模型和时刻个体固定效应模型。
3.随机效应模型
在固定效应模型中采用虚拟变量的原因是解释被解释变量的信息不够完整。也可以通过对误差项的分解来描述这种信息的缺失。
yit=a+b1xit+eit
eit=ui+vt+wit
二、用EViwes建立面板数据估计模型步骤
1.建立混合数据库（Pool）对象。
2.定义序列名并输入数据。
3.估计模型。
1、理解面板数据模型的形式。
2、运用Stata建立面板数据模型。
实验部分
（一）基本要求
（二）实验项目总表
序号
实验项目名称
学时数
项目类别
项目类型
1
Stata、EViews、SAS、SPSS软件的基本操作
【实验目的】
了解Stata软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
【实验内容】
一、Stata软件的安装；
二、数据的输入、编辑与序列生成；
三、图形分析与描述统计分析；
四、数据文件的存贮、调用与转换。
2
综合
必做
回归模型的建立及统计检验
3
回归模型的计量经济学检验
4
5
协整及单位根检验
6
GARCH建模
7
面板数据建模
（三）实验项目内容及要求
实验1：Stata、EViews、SAS、SPSS软件的基本操作
实验内容：
1.Stata、EViews、SAS、SPSS软件的安装；
2.数据的输入、编辑与序列生成；
3.图形分析与描述统计分析；
4.数据文件的存贮、调用与转换。
实验目的：
了解Stata、EViews、SAS、SPSS软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
实验材料及环境：
实验2：回归模型的建立及统计检验
1.数据的输入与简单统计分析、新序列的生成；
2.参数估计与结果分析；
3.参数的显著性检验与模型的检验；
4.模型参数的区间估计；
5.点预测与区间预测。
掌握运用Stata、EViews、SAS进行一元线性回归和多元线性回归的方法。
实验要求：
熟练运用软件进行一元线性回归模型和多元线性回归模型的方法，以及运用软件对进行参数的显著性检验与模型的检验，并用得到的模型进行预测。
实验材料是金融数据。实验环境要求实验室终端安装有：①Stata软件；②SAS软件
实验3：回归模型的计量经济学检验
1.检验异方差以及运用加权最小二乘法修正异方差；
3.检验并修正多重共线性。
实验材料及环境：实验材料金融数据。实验环境要求实验室终端安装有：①Stata软件；②SAS软件；③SPSS统计软件包。
3.熟悉利用信息准则进行VAR模型的定阶，再进行模型参数的估计及预测，利用脉冲响应函数和方差分解对信息对系统的影响进行分析。
实验5：协整及单位根检验
实验6：GARCH建模
GARCH族模型的建立及检验，并用其进行预测
通过实验使学生理解并掌握GARCH、IARCH、EGARCH、TARCH模型的整个建模过程，包括模型的诊断、阶数的判断、参数的估计和模型的检验。
熟练运用Stata软件进行GARCH族模型的建模及检验。
实验7：面板数据建模
熟悉对面板数据进行建模，包括混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型。
通过实验使学生掌握面板数据建模的过程和步骤。
熟练运用EViwes建立面板数据模型。
三、参考书目
1、朱顺泉,《金融计量经济学及其软件应用》，清华大学出版社，2012年
2、周广肃，《Stata统计分析与应用》，机械工业出版社，2011年
3、张文彤，《SPSS11统计分析教程》，北京希望电子出版社，2002年
4、王晓民编，《Excel金融计算专业教程》，清华大学出版社，2004年
6、邹平，《金融计量学》，上海财经大学出版社，2014年3月第3版
本课程使用教具和现代教育技术的指导性意见
本课程要求计算机安装有Stata、EViews、Excel、SAS、SPSS等软件包。