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| 內容簡介： |
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本书详细系统地讲述了量化投资所需要的数理统计和经济计量基础理论、方法及其内在的逻辑关系；在此基础上，介绍了经济计量软件包Eviews的使用方法；尤其是，最后一章结合国际著名《金融经济学杂志》2001年发表的芝加哥大学商学院 TJ.Moskowitz教授、对冲基金AQR资本管理公司的Yao Hua Ooi以及纽约大学商学院Lasse Heje Pederson教授的《时序动量》一文，基于上证指数来详细说明基础的经济计量分析方法在量化投资中的使用。
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| 關於作者： |
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刘振亚教授现为中国人民大学财金学院和英国伯明翰大学教授，博士生导师，摩根大通期货有限公司JP Morgan Futures董事，全球最大管理期货（CTA） Winton Capital中国最早的合作者。 刘振亚教授在金融计量、量化投资、宏观经济等领域有着深入的研究，从1991年以来已出版多本专业著作，并在China Economic Review 、《世界经济》等国内外一流杂志发表多篇文章。
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| 目錄：
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第一章 经济计量分析的统计基础
第一节 总体与样本
第二节 总体与样本的桥梁——随机变量
第三节 对总体的描述——随机变量的数字特征
第四节 对样本的描述——样本分布的数字特征
第五节 随机变量的分布——总体和样本的连接点
第六节 通过样本，估计总体（一）——估计量的特征
第七节 通过样本，估计总体（二）——估计量的特征
第八节 通过样本，估计总体（三）——假设检验
第九节 应用实例：最佳持股周期
第二章 数据与模型
第一节 数据、模型和变量
第二节 方程形式
第三节 相关系数
第三章 最小二乘法：一元线性回归
第一节 拟合直线性质
第二节 拟合优度的评价
第三节 一元线性回归中的计算问题
第四节 应用案例：对资产定价模型（CAPM）的简单检验
第四章 最小二乘法与多因素模型——含多个自变量的最小二乘法
第一节 含两个自变量的最小二乘法
第二节 二元回归最小二乘法又探
第三节 从另一个角度看估计系数
第四节 多重共线性
第五节 一般线性回归
第五章 古典线性回归模型
第一节 有关εi的古典模型假设
第二节 古典假设的一些内涵
第三节 高斯-马尔科夫定理
第四节 高斯-马尔科夫定理再探
第六章 正态条件下回归的推论
第一节 问题的引入
第二节 问题的预解决
第三节 派生的内容：自由度
第四节 回归系数的假设检验
第五节 预测
第六节 复习与提高
第七章 假设检验
第一节 t检验：对单个参数检验的方法
第二节 F检验的引入
第三节 一般假设检验：F检验
第四节 F检验的附加例子
第五节 调整后的相关系数
第六节 因果关系检验
第七节 复习与提高
第八章 虚拟变量
第一节 运用虚拟变量改变回归直线的截距
第二节 运用虚拟变量改变回归直线的斜率
第三节 运用虚拟变量同时改变回归直线的截距和斜率
第四节 折线回归
第五节 复习与提高
第九章 计量经济学软件EViews简介
第一节 关于计算机的一些基本概念
第二节 EViews概述
第三节 工作文件的建立及相关操作
第四节 基本回归模型
第五节 复习与提高
第十章 异方差
第一节 异方差概述
第二节 如何发现异方差
第三节 异方差的后沟
第四节 异方差的解决方法
第十一章 自相关
第一节 自相关概述
第二节 Durbin-Watson检验
第三节 自相关的处理方法
第四节 自相关误差下的回归过程
第五节 一阶自相关对最小二乘估计量的影响
第六节 对含滞后因变量的序列相关模型的检验
第七节 DW检验的更为深入的结论
第八节 DW显著时的策略
第十二章 联系方程模型
第一节 概述
第二节 内生变量和外生变量
第三节 间接最小二乘法
第四节 识别问题
第五节 识别的充要条件
第六节 估计方法
第七节 运用最小二乘法估计联立方程组问题
第八节 复习与提高
第十三章 基于时序动量回报率的量化交易策略
附表
参考书目
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