金融時間序列：理論與方法

內容簡介

本書主要對近年經濟時間序列發展過程中的理論與方法進行研究，包括模型選擇與模型平均方法、非平穩時間序列Granger因果性檢驗、變數的弱外生性及動態面板數據模型等內容。在實證研究中，研究者發現模型選擇常伴隨著一些弊端。一方面，模型選擇具有不穩定性，微小的數據變化可能造成信息準則的改變，該問題在小樣本的情況下尤為明顯。此外，模型選擇通常導向*的選擇結果，且後續所有理論分析均基於選擇結果之上，儘管選擇結果同真實數據生成過程之間可能存在著較大的差異，這使得模型選擇在實證研究中存在較大的風險。為規避模型選擇帶來的問題，近年，研究者提出了模型平均方法（model averaging）。不同於模型選擇，模型平均方法不強調模型結果的*性。研究者基於已實現的數據對各個模型進行估計，並對各個估計結果進行某種意義上的加權平均，得到模型平均估計結果。在模型平均理論的發展過程中，BMA（Bayesian model averaging）與FMA（frequentist model averaging）為兩大主流方法。本書主要討論*FMA模型平均方法。

作者簡介

姓名：趙國慶職稱：教授辦公電話：82500714 E-mail：[email protected] 研究領域：計量經濟學、金融工程。

金融時間序列：理論與方法

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