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本书是以时间序列计量经济学为模型对金融资产价值的动态行为进行研究。理论部分着重在于介绍近年来用于金融研究领域的一些重要的时间序列模型和方法；实证部分不仅仅是简单地应用这些模型，而且还结合其他相关理论在扩展原有时间序列计量经济学模型的基础上研究金融时间序列的复杂*过程。

第1章 绪论

1.1 金融时间序列

1.2 随机过程与平稳性

1.3 相关和自相关函数

1.4 白噪音

1.5 随机游走模型

第2章 一元线性模型

2.1 ARMA模型

2.2 整合模型

2.3 分整模型

2.4 ARMA模型的统计推断

第3章 向量自回归模型

3.1 概 述

3.2 平稳性条件

3.3 似然估计

3.4 单位根检验

3.5 多元协整分析

3.6 多元Granger因果分析

3.7 广义脉冲响应分析

3.8 实证研究（Ⅰ）——我国外汇市场主要汇率协整分析

3.9 实证研究（Ⅱ）——人民币汇率制度之于“三元悖论”

第4章 条件异方差模型

4.1 ARCH模型

4.2 GARCH模型

4.3 不对称ARCH／GARCH模型

4.4 实证研究——基于GARCH模型与ANN技术的汇率预测

第5章 平滑过渡自回归模型

5.1 模型介绍

5.2 线性测试

5.3 建模程序

5.4 实证研究（Ⅰ）——基于STAR模型的人民币实际汇率行为的描述

5.5 实证研究（Ⅱ）——基于STAR模型的中国股票市场的非线性行为研究

第6章 阈值自回归模型

6.1 概述

6.2 二制度SETAR模型

6.3 三制度SETAR模型

6.4 实证研究——股市交易者行为异质实证研究

第7章 马尔可夫转换模型

7.1 概 述

7.2 马尔可夫转换模型

7.3 模型估计

7.4 线性测试

7.5 实证研究——人民币实际汇率中的马尔可夫转换行为

第8章 人民币汇率的非线性行为描述与预测研究

8.1 导论

8.2 实际汇率行为研究的理论基础

8.3 人民币汇率的特征与模型构造

8.4 人民币实际汇率行为的描述

8.5 人民币实际汇率的预测

第9章 时间序列计量经济学模型及其在汇率制度研究中的应用

9.1 概述

9.2 汇率目标区理论框架

9.3 三制度DTGARCH汇率模型的构建

9.4 三制度DTGARCH汇率模型与汇率行为描述

9.5 三制度DTGARCH汇率模型与汇率预测

9.6 三制度DTGARCH汇率模型与汇率制度分析

刘潭秋，女，1971年出生，获湖南大学管理科学与工程专业博士学位，现为中南大学数学博士后流动站博士后。自硕士学习阶段开始就一直致力于数量经济与数量金融领域的研究，在《统计研究》、《金融研究》、《系统工程》、《数量经济技术经济研究》、《预测》等期刊上发表论

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第1章 绪论

1.1 金融时间序列

时间序列分析是一种重要的现代统计分析方法，广泛应用于自然科学和社会科学领域，尤其是经济领域的研究，例如商业周期衡量、金融风险管理、政策分析和预测等方面都运用到了时间序列分析。所谓时间序列就是将某一个指标在不同时间上的不同数值按时间的先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的基本特征就是研究时间序列随时问发展的模式，其区别于其他模型的重要特征之一就是明确重视时间顺序的重要性。首先，时间序列与其他变量数列不同，序列中的观察值是按一定顺序取得的，并保持其顺序不变，因为只有这样才能保证所研究现象的历史发展过程不变。其次，时间序列中的观察值之间存在一定的依存关系，因为任何现象的发展一般都具有一定的惯性（延续性）。再次，时间序列分析是根据预测变量本身或其他相关变量过去的变化规律来预测未来的变化。

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书籍介绍

《金融资产价格的运动行为研究:时间序列计量经济学模型理论与应用》是以时间序列计量经济学为模型对金融资产价值的动态行为进行研究。理论部分着重在于介绍近年来用于金融研究领域的一些重要的时间序列模型和方法；实证部分不仅仅是简单地应用这些模型，而且还结合其他相关理论在扩展原有时间序列计量经济学模型的基础上研究金融时间序列的复杂随机过程。