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这是一个研究生核心课程,涵盖了横截面数据和面板数据的计量经济学分析。课程概述了估计和检验线性回归模型的标准方法,讨论了使用工具变量估计模型的方法,以及处理有限因变量的模型技巧,并对静态和动态面板数据方法进行了高级讲解。课程还包括会计、金融和商业经济学中的若干实证应用,并提供了一些计算机编程的培训。
本课程介绍了主要的资产定价模型,以帮助学生理解资产价格和回报的行为。我们将主要探讨以下关键问题:
1)为什么股票的回报不同?
2)风险溢价如何与宏观经济相关联?
3)是否存在一种统一的资产估值方法?为了回答这些问题,我们将从标准的资本资产定价模型开始,逐步引入因素定价模型,包括传统的法马-法rench三因素模型以及最新的发展。课程的第二部分介绍了一般均衡的概念,并讨论了在一般均衡中,随机折现因子和资产价格如何确定,以及资产价格如何与宏观经济条件相关联。
时间序列数据在实证和量化金融领域中被广泛应用,因为过去数据中包含的历史信息对预测金融市场的未来行为非常有用。这催生了时间序列计量经济学这一学科,专门用于建模、分析和预测时间序列数据。在现代金融市场中,时间序列方法在资产定价的技术分析、风险管理和投资组合管理中扮演着核心角色。
本课程首先概述了金融时间序列数据的一些典型特征,然后对时间序列理论进行严格而全面的讲解。课程内容包括经典的单变量和多变量时间序列模型,如ARIMA、VAR和GARCH,并扩展到高频金融计量经济学和状态转换模型等高级主题。每节课都有一个MATLAB环节,用于展示所覆盖模型在实际数据中的应用。
融资来源;债务与股权,股票市场上市作为融资来源。
资本结构,企业治理,现金持有决策,股息决策,企业投资决策。
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