环节 01
金融数据的平稳性检验
6 学时
平稳性检验、协整检验、因果检验与误差纠正机制 ECM。
学分
3
总学时
48
机房上机为主
实验项目
9
含 1 个选做
教学软件
3
EViews / Stata / Python
考核权重
40∶60
过程考核 ∶ 期末上机
思政融入点
3
求实·诚信·担当
课程定位与简介
本课程与《计量经济学》《金融学》前后衔接，并为《量化交易策略实战》《金融风险管理》与毕业论文的实证部分提供方法论与工具基础。
《金融计量学》是以金融学和统计学为基础，向学生介绍现代金融计量学的基础理论、模型和方法，培养学生在经济金融理论的基础上借助计量分析软件建立金融计量学模型的能力，拓宽学生分析、研究现实经济金融问题的思路，增强学生的数量分析和实际动手能力。教学内容主要包括平稳序列、自回归模型、滑动平均模型、ARMA 模型、非平稳金融时间序列模型、协整检验、误差修正模型（ECM）、向量自回归模型、广义自回归条件异方差（GARCH）模型等。
借助相关案例与数据使用 EViews 软件，课程注重向学生介绍实证分析的具体做法，同时要求学生掌握查找和下载金融数据的方法以及处理原始数据的基本技巧。课程培养学生数量分析金融问题的能力，回应了金融工程专业毕业要求中的数理能力与数据处理能力要求，同时有助于提高学生毕业论文的实证分析质量。
教学理念：以真实数据驱动，先讲清模型的识别条件与检验统计量，再让学生在软件里把同一份数据跑一遍；实证论文写作实验贯穿整个学期，任课教师可根据实际情况选择 EViews、Stata、Python 或 R。
先修与后续课程
- 先修课程：计量经济学、概率论与数理统计、金融学
- 平行／后续：量化交易策略实战、金融风险管理、毕业论文（实证部分）
- 开课单位：经济与金融学院 金融工程系
- 实验条件：EViews 10.0 及以上版本、RESSET 金融研究数据库与财经文本智能分析平台、CNKI
教学内容与学时分配
以下为核心教学环节，实验类课程以项目化上机实操展开。
环节 02
ARIMA 模型
6 学时
用自相关系数、偏自相关系数识别 ARIMA 模型，OLS 估计，用信息准则诊断模型并做预测。
环节 03
VAR 模型
6 学时
VAR 模型估计与检验，脉冲响应和方差分解。
环节 04
GARCH 模型
6 学时
GARCH 适用于波动性分析，包括模型估计和预测。
环节 05
面板数据分析与回归
6 学时
面板数据的处理、回归及分析。
环节 06
稳健性检验
6 学时
稳健性检验常用方法与操作步骤。
环节 07
异质性检验
6 学时
异质性检验常用方法与操作步骤。
环节 08
金融实证论文写作
6 学时
选题、收集数据、实证分析常见步骤，贯穿整个学期。
环节 09
复刻中国工业经济等权威期刊论文
6 学时（选做）
下载论文与源数据，逐表复刻论文中的实证结果，剖析难点堵点（选做）。
课程教材
主教材为陈昭等《计量经济学软件EViews10.0应用教程：从基础到前沿》，其余为大纲指定参考书目，分别对应中国证券市场应用、计量方法体系与 Stata 替代软件三条拓展路径。
教材
计量经济学软件EViews10.0应用教程：从基础到前沿
中国人民大学出版社
计量经济学软件EViews10.0应用教程：从基础到前沿
主教材
教材
金融计量分析在中国证券市场中的应用研究
西南财经大学出版社
金融计量分析在中国证券市场中的应用研究
核心参考
教材
经济与金融计量方法
机械工业出版社
经济与金融计量方法
方法参考
教材
数据分析与Stata软件应用
人民邮电出版社
数据分析与Stata软件应用
软件参考
