真实案例库
下面四个案例全部来自真实市场与真实选题，覆盖课程的核心实验：每个案例都给出了要用到的数据、要跑的模型和最后要交的东西，学生可以把它当作一次迷你实证练习。
沪深300指数收益率的条件异方差
- 场景
- 把沪深300指数的日收益率平方后发现明显的自相关，说明波动率会“扎堆”出现，用常数方差描述风险会系统性地失真。
- 知识点
- 平稳性检验、ARCH-LM 检验、GARCH(1,1)、EGARCH 与信息冲击曲线、标准化残差诊断、条件波动率的多步预测。
- 任务
- 在 EViews 中完成 ARCH 效应检验并估计 GARCH(1,1)，再用 Python 的 arch 库估计 EGARCH；画出两类模型的条件波动率曲线，判断杠杆效应是否显著，并给出一步与五步波动率预测值。
SHIBOR 与国债收益率的联动：VAR、脉冲响应与方差分解
- 场景
- 货币市场利率变动如何传导到债券端，是理解利率市场化条件下短端—长端关系的标准问题；两个收益率序列往往同为一阶单整，需要先处理平稳性与协整。
- 知识点
- 单位根与协整检验、VAR 建模与滞后阶选择、Granger 因果检验、脉冲响应函数、方差分解。
- 任务
- 构建二元 VAR 并完成稳定性检验，输出脉冲响应图与第 1、5、10 期的方差分解表，回答“哪一个市场是领先变量”，并说明结论对内生变量排序是否敏感。
数字金融发展与商业银行效率：面板数据与稳健性检验
- 场景
- 以银行层面的年度面板数据考察数字金融发展对银行效率的影响，是近年金融学期刊的高频选题，也是“多重作用机制＋异质性”的典型写法。
- 知识点
- 面板单位根、F 检验与 Hausman 检验、双向固定效应、聚类稳健标准误、内生性讨论、替换变量与缩尾处理的稳健性检验。
- 任务
- 完成基准回归后至少做三项稳健性检验，并独立指出这份设计中最可能被审稿人质疑的一处设定，写出修改后再跑一次的对照结果。
耐心资本与企业绿色化转型：异质性检验
- 场景
- 同一变量在产权性质不同、行业属性不同的样本里效应往往不同；把差异检验出来并解释清楚，才是实证故事里最有价值的那一页。
- 知识点
- 分组回归、交互项设定、组间系数差异的 Bootstrap 或似无相关检验。
- 任务
- 按产权性质与行业属性分组回归，检验组间系数差异是否统计显著，并用不超过 300 字解释差异背后的经济含义。
复刻《中国工业经济》论文的实证表格
- 场景
- 选取一篇提供公开数据与目标表格的实证文章，从原始数据出发复刻它的主回归表格——这是把整门课串起来的收尾任务。
- 知识点
- 论文复现流程、数据来源追溯、变量构造口径、样本筛选、标准误设定与软件实现。
- 任务
- 复刻至少一张主回归表与一张稳健性检验表，撰写复现难点报告，逐项说明与原文口径不一致的地方及最终处理办法。
