金融計(jì)量學(xué)介紹說(shuō)明教學(xué).ppt

1,第一章 金融計(jì)量學(xué)介紹,2,本章要點(diǎn),金融計(jì)量學(xué)的方法論與應(yīng)用步驟。 金融數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和來(lái)源 金融計(jì)量學(xué)軟件的使用,3,第一節(jié) 金融計(jì)量學(xué)的含義及建模步驟,一、金融計(jì)量學(xué)的含義 金融計(jì)量學(xué)就是把計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的方法和技術(shù)應(yīng)用到金融領(lǐng)域，即應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法和統(tǒng)計(jì)技術(shù)解決金融問(wèn)題。,4,二、金融計(jì)量建模的主要步驟,經(jīng)濟(jì)理論或金融理論 建立金融計(jì)量模型 數(shù)據(jù)收集 模型估計(jì) 模型檢驗(yàn) 不通過(guò) 通過(guò) 重新建立模型 模型的應(yīng)用,5,第一步，把需要研究的金融問(wèn)題模型化； 第二步，收集樣本數(shù)據(jù)； 第三步，選擇合適的估計(jì)方法來(lái)估計(jì)模型； 第四步，對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)； 第五步，對(duì)模型進(jìn)行相應(yīng)的應(yīng)用。,6,三、金融數(shù)據(jù)的主要類(lèi)型、特點(diǎn)和來(lái)源,1.金融數(shù)據(jù)的主要類(lèi)型 時(shí)間序列數(shù)據(jù)（Time series data） 是按照一定的時(shí)間間隔對(duì)某一變量在不同時(shí)間的取值進(jìn)行觀測(cè)得到的一組數(shù)據(jù)，例如每天的股票價(jià)格、每月的貨幣供應(yīng)量、每季度的GDP、每年用于表示通貨膨脹率的GDP平減指數(shù)等。,7,在分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)注意以下幾點(diǎn)： （1）在利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)回歸模型時(shí)，各變量數(shù)據(jù)的頻率應(yīng)該是相同的； （2）不同時(shí)間的樣本點(diǎn)之間的可比性問(wèn)題； （3）使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)回歸模型時(shí)，往往會(huì)導(dǎo)致模型隨機(jī)誤差項(xiàng)產(chǎn)生序列相關(guān)； （4）使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)回歸模型時(shí)應(yīng)特別注意數(shù)據(jù)序列的平穩(wěn)性問(wèn)題。,8,橫截面數(shù)據(jù)（Cross-sectional data） 是指對(duì)變量在某一時(shí)點(diǎn)上收集的數(shù)據(jù)的集合，例如，某一時(shí)間點(diǎn)上海證券交易所所有股票的收益率，2004年世界上發(fā)展中國(guó)家的外匯儲(chǔ)備等。 平行數(shù)據(jù)（Panel data） 是指多個(gè)個(gè)體同樣變量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)按照一定順序排列得到的集合，例如30家藍(lán)籌股過(guò)去3年每日的收盤(pán)價(jià)。,9,2.金融數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 與一般宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)相比，金融數(shù)據(jù)在頻率、準(zhǔn)確性、周期性等方面具有自己特有的性質(zhì)： （1）金融數(shù)據(jù)可以更頻繁地觀察到，可用于計(jì)量分析的數(shù)據(jù)觀測(cè)值個(gè)數(shù)可以成千上萬(wàn)，數(shù)量十分巨大； （2）金融數(shù)據(jù)一般都能在交易時(shí)準(zhǔn)確記錄下來(lái)； （3）金融數(shù)據(jù)一般也是不平穩(wěn)的，但難以區(qū)分金融數(shù)據(jù)序列的隨機(jī)游走、趨勢(shì)以及其他的一些特征。,10,3.金融數(shù)據(jù)的主要來(lái)源 政府部門(mén)和國(guó)際組織的出版物及網(wǎng)站 專(zhuān)業(yè)信息數(shù)據(jù)公司， 抽樣調(diào)查,11,第二節(jié) 金融計(jì)量學(xué)軟件簡(jiǎn)介,一、金融計(jì)量學(xué)主要軟件簡(jiǎn)介 1.金融計(jì)量分析的主要任務(wù) 從反映金融問(wèn)題的大量數(shù)據(jù)中提取和歸納金融問(wèn)題的客觀規(guī)律性，進(jìn)行解釋和預(yù)測(cè)，為金融政策和金融實(shí)踐提供依據(jù)。 為此，必須合理、科學(xué)地組織管理大量的數(shù)據(jù)信息，并用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)或金融計(jì)量學(xué)的方法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列復(fù)雜的數(shù)值計(jì)算處理。,12,2.分類(lèi)（按操作的互動(dòng)性與否分為） 菜單模式，如Microfit 命令行模式，如Eviews 及介于二者之間的中間模式,13,3.主要計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件 Eviews軟件 GAUSS軟件 LIMDEP軟件 Mathematica軟件 Matlab軟件 Microfit軟件 Minitab軟件,RATS軟件 SAS軟件 SHAZMA軟件 S-PLUS軟件 SPSS軟件 STATA軟件 TSP軟件,14,二、本課程所用軟件Microfit4.0和Eviews3.1 1.Microfit4.0使用簡(jiǎn)介 以Microfit4.0版本為例。 1 .數(shù)據(jù)輸入、修改及保存,15,圖1-2 Microfit 4.0主界面,16,圖1-3 數(shù)據(jù)錄入設(shè)定界面,17,圖1-4 變量定義、修改窗口,18,圖1-5 數(shù)據(jù)錄入界面,19,2.命令窗口及繪圖,圖1-6 Microfit 命令窗口,20,圖1-7 19621972年辭職率和失業(yè)率線性圖,21,圖1-8 19621972年辭職率和失業(yè)率散點(diǎn)圖,22,3.一個(gè)回歸分析案例,圖1-9 Microfit 單方程回歸分析窗口,23,圖1-10 最小二乘估計(jì)結(jié)果及相關(guān)統(tǒng)計(jì)量,24,圖1-11 四種假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果,25,（二）Eviews 3.1使用簡(jiǎn)介,1.數(shù)據(jù)輸入、修改及保存 圖1-12 Eviews新工作文件數(shù)據(jù)設(shè)定窗口,26,圖1-13 空白新工作文件,27,（二）Eviews3.1使用簡(jiǎn)介,1.數(shù)據(jù)輸入、修改及保存 圖1-14 新工作文件數(shù)據(jù)導(dǎo)入窗口,28,圖1-15 數(shù)據(jù)導(dǎo)入后工作文件,29,圖1-16 察看數(shù)據(jù)窗口,30,圖1-17 GDP和M1線性圖,31,圖1-18 方程設(shè)定窗口,32,圖1-19 回歸結(jié)果,33,本章小節(jié),金融計(jì)量學(xué)是金融學(xué)的一個(gè)重要分支，金融問(wèn)題的數(shù)量化研究是金融計(jì)量學(xué)的目的，包括金融模型的設(shè)計(jì)、建立、估計(jì)、檢驗(yàn)及使用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)和政策策劃的系列過(guò)程。金融理論的迅速發(fā)展、金融模型的不斷推出、計(jì)算機(jī)技術(shù)的日益發(fā)展和計(jì)量軟件的多樣化都為現(xiàn)代金融的數(shù)量化研究提供了有力的工具，這些條件的結(jié)合形成了金融計(jì)量分析的基礎(chǔ)。,34,本章簡(jiǎn)要闡述了金融計(jì)量學(xué)的方法和一般應(yīng)用步驟，著重介紹了金融數(shù)據(jù)的