●第1章導論
1.1金融計量學概述
1.2收益率的計算
1.3常見的統計分布
1.4收益率的分布特征
1.5R軟件和Python軟件介紹
1.6專題1：金融數據的可視化
第2章金融時間序列線性模型
2.1相關性和平穩性
2.2簡單自回歸模型
2.3簡單移動平均模型
2.4簡單ARMA模型
2.5單位根非平穩時間序列
2.6季節模型
2.7長記憶時間序列模型
2.8專題2：基於ARIMA模型的中國居民消費價格指數預測
第3章協整與向量自回歸模型
3.1協整分析
3.2向量自回歸（VAR）模型
3.3格蘭傑因果關繫檢驗
3.4VAR模型與脈衝響應函數
3.5VAR模型與方差分解
3.6結構向量自回歸模型
3.7TVP-VAR模型
3.8專題3：中國資本市場與貨幣政策的協同關繫研究
第4章GARGH族模型
4.1波動率模型的特征及結構
4.2ARCH模型
4.3GARCH模型
4.4IGARCH模型
4.5GARCH-M模型
4.6指數GARCH模型
4.7TGARGH模型
4.8APARCH模型
4.9專題4：基於GARCH模型的滬深300指數建模與應用
第5章極值事件與金融風險計量
5.1極值事件概述
5.2金融風險計量指標VaR和ES
5.3風險度量制
5.4基於GARCH模型的VaR計算
5.5基於極值理論的VaR計算
5.6繫統性金融風險計量模型
5.7事件研究法與金融風險
5.8專題5：中國繫統性金融風險評估報告
第6章Copula函數與金融計量
6.1Copula函數的定義及性質
6.2Copula函數與相關性
6.3常用的Copula函數
6.4Copula函數的估計方法
6.5Copula函數與金融風險計量
6.6專題6：基於GARCH-Copula模型的投資組合風險測度
第7章分位數回歸與金融計量
7.1分位數回歸模型概述
7.2分位數回歸模型
7.3分位數回歸模型的估計方法
7.4分位數回歸估計值的解釋
7.5分位數回歸模型的拓展
7.6分位數回歸與繫統性金融風險
7.7專題7：基於分位數回歸的金融機構繫統性風險測度研究
第8章空間計量方法與金融計量
8.1空間權重矩陣
8.2空間自回歸模型
8.3空間杜賓模型
8.4空間誤差模型
8.5專題8：中國金融風險的空間集聚與溢出效應
……
第9章機器學習與金融計量
第10章文本挖掘與金融大數據計量
參考文獻

金融計量學是一門對金融數據進行統計分析和計量建模的課程，是高等學校金融學專業本科生的專業核心課。本書在內容上以金融時間序列分析、金融空間計量、大數據金融為主線展開。具體包括金融時間序列的線性模型、協整與向量自回歸（VAR）模型、GARCH族模型、Copula與金融計量、金融風險計量模型及其應用、極值事件突發事件與金融風險計量模型、分位數回歸與金融計量、空間計量方法與金融計量、機器學習與金融計量、金融文本挖掘與金融大數據計量等，共計10章。
本書可作為金融學、經濟學等專業高年級本科生和相關專業的研究生教材，亦可作為相關領域研究人員的參考書。對於希望進一步加強對金融數據和當今金融市場理解的研究人員以及金融、商業和經濟領域的從業者，該書也是不錯的選擇。