第1章 金融計量學初步 /1
1.1 金融計量學的範疇 /1
1.2 金融時間序列數據 /2
1.3 金融計量分析中的基本概念 / 5

第2章 金融計量軟件介紹 /12
2.1 綜合介紹 /12
2.2 EViews使用簡介 /14
2.3 GAUSS使用簡介 /23
2.4 Stata使用簡介 /27
練習2 /37

第3章 差分方程、滯後運算與動態模型 /44
3.1 一階差分方程 /44
3.2 動態乘數與脈衝響應函數 /48
3.3 高階差分方程 /51
3.4 滯後算子與滯後運算法 /53
練習3 /56

第4章 平穩AR模型 /58
4.1 基本概念 /58
4.2 一階自回歸模型:AR（1） /64
4.3 二階自回歸模型:AR（2） /73
4.4 p階自回歸模型:AR（p） 76
練習4 /82

第5章 平穩ARMA模型 /83
5.1 移動平均過程 /83
5.2 自回歸移動平均過程 /90
5.3 部分自相關函數 /94
5.4 樣本自相關與部分自相關函數 /97
5.5 ARMA模型的建立與估計 /101
5.6 實例應用:中國CPI通貨膨脹率的AR模型 /104
練習5 /106

第6章 序列相關性檢驗 /108
6.1 Breusch-Godfrey LM序列相關性檢驗 /109
6.2 Durbin-Watson序列相關性檢驗 111
6.3 序列相關性檢驗的基本原理:高斯牛頓回歸方法 /112
6.4 工具變量估計與序列相關性檢驗 /114
6.5 多維模型的序列相關性問題 /114
練習6 /115

第7章 預測理論與應用 /116
7.1 基本概念與預測初步 /116
7.2 基於MA模型的預測 /122
7.3 基於AR模型的預測 /124
7.4 預測準確性的度量指標 /126
練習7 /127

第8章 非平穩時間序列模型 /128
8.1 確定性趨勢模型 /128
8.2 隨機趨勢模型 /130
8.3 去除趨勢的方法 /134
練習8 /141

第9章 單位根檢驗法 /142
9.1 DF單位根檢驗法 /142
9.2 ADF單位根檢驗法 /146
9.3 其他單位根檢驗法 /151
9.4 各種單位根檢驗法的應用 /160
練習9 /164

第10章 向量自回歸（VAR）模型 /165
10.1 VAR模型介紹 /165
10.2 VAR模型的估計與相關檢驗 /176
10.3 格蘭傑因果關繫 /182
10.4 VAR模型與脈衝響應分析 /184
10.5 VAR模型與方差分解 /190
練習10 /192

第11章 結構向量自回歸（SVAR）模型 /194
11.1 SVAR模型初步 /194
11.2 SVAR模型的基本識別方法 /198
11.3 SVAR模型的三種類型 /201
11.4 SVAR模型的估計方法總結 /210
11.5 SVAR與縮減VAR模型的脈衝響應及方差分解比較 /211
練習11 /213

第12章 協整與誤差修正模型 /215
12.1 協整與誤差修正模型的基本定義 /215
12.2 Engle-Granger協整分析方法 /223
12.3 向量ADF模型與協整分析 /230
12.4 向量誤差修正模型 /234
12.5 確定性趨勢與協整分析 /237
12.6 Johansen協整分析方法 /240