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内容大纲
用中文梳理知识体系，扫除华人语言障碍；“经典案例”诠释要点，易于理解；用英文备注专业术语，方便练习备考。
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作者介绍
高顿财经研究院目前拥有数百名资深全职研究员和讲师。在十多年一线教学实践和研究的基础上，高顿财经研究院不断探索、总结、创新，积累了丰富的教学成果。高顿财经研究院基于本土财经实务操作案例，提供国际化的理论视野，分析各类财经考试规律，帮助考生优化学习方案，为广大考生研发多品种的助考学习用书，每年帮助数万名考生顺利通过各类财经资格认证考试。 -
目录
第1部分 数量分析方法
第1章 多元线性回归的基本概念与假设
1.1 概述
1.2 多元线性回归的用途
1.3 多元线性回归的基本概念
1.4 多元线性回归模型的假设
第2章 评估回归模型拟合度与解释回归结果
2.1 方差分析
2.2 拟合优度
2.3 回归系数的假设检验
2.3.1 单个回归系数的检验——t检验
2.3.2 联合假设检验——F检验
2.4 用多元线性回归模型预测
第3章 模型设定相关问题
3.1 模型设定错误
3.2 错误的函数形式
3.3 回归假设的违反——异方差
3.4 回归假设的违反——序列相关
3.5 回归假设的违反——多重共线性
第4章 多元线性回归的扩展
4.1 影响力分析
4.1.1 强影响点概述
4.1.2 高杠杆点的检测
4.1.3 异常值的检测
4.1.4 强影响点的检测
4.2 哑变量
4.2.1 基本定义
4.2.2 哑变量的分类
4.2.3 哑变量的斜率显著性检验与解释
4.3 定性因变量的多元线性回归模型
第5章 时间序列分析
5.1 趋势模型(Trend Model)
5.1.1 线性趋势模型(Linear Trend Model)
5.1.2 对数线性模型(Log—Linear Trend Model)
5.1.3 趋势模型的选择与局限
5.2 自回归模型(Autoregressive Model)
5.2.1 AR模型的基本定义
5.2.2 协方差平稳(Covariance Stationary)
5.2.3 AR模型的序列相关检验
5.2.4 均值复归(Mean Reverstion)
5.2.5 模型预测
5.3 随机游走(Random Walk)
5.3.1 随机游走的基本概念
5.3.2 随机游走与协方差平稳
5.3.3 含漂移项的随机游走
5.4 单位根检验(Unit Root Test)
5.4.1 基本思想
5.4.2 Dickey—Fuller检验
5.5 时间序列中的季节性因素
5.5.1 季节性因素的定义
5.5.2 季节性因素的处理
5.6 条件异方差自回归模型(ARCH Model)
5.7 协整(Cointegrated)
第6章 机器学习
6.1 机器学习的基本概念及其在金融领域的应用
6.1.1 机器学习的基本概念
6.1.2 机器学习在金融领域的应用
……
第2部分 经济学
第3部分 财务报表分析
第4部分 公司发行人
第5部分 权益投资
第6部分 固定收益证券
第7部分 衍生品
第8部分 另类投资
第9部分 投资组合管理
第10部分 伦理与职业标准
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