南安普顿大学金融学硕士（Msc Finance）Quantitative Finance辅导

这门课是小组作业和期末考试各占50%，感觉这门课相比较上学期是增加了难度的。需要这门课程辅导的同学可以添加客服小思微信咨询，我们是线上定制化一对一辅导的形式，辅导更有针对性更高效。

这门课内容包括：

1. 从讲解线性回归开始，到简单线性回归，多元线性回归。

2. OSL的推导和各种与OSL相关的假设检验，包括自相关检验(BG test，DW test )，异方差检验(QG test，white  test)，多重共线性，正态分布检验(B-J test)，参数稳定性检验，绉检验和predictive failure test。OSL的参数，R-square, F-stat的推导过程(这部分内容在problem set里，考试会考)当然肯定还有参数检验(t-test)。

3.CAPM和多因子模型的实证。

4.ARIMA模型，推导ACF，检验白噪声(Ljung-box检验)，单位根检验(感觉单位根特别重要，不但考试会重点考，而且第二学期会从difference equation的角度推导单位根)，AIC和BIC法则

5. GARCH家族模型(ARCH，GARCH，EGARCH，Threshold GARCH，GARCH-M和multivariate GARCH)和VaR(Value-at-risk)这个特别坑，老师没讲，但是小组作业要求计算

6.协整(介绍了但没有考试)。比较深入的计量模型(VAR，VECM)会在第二学期的Advanced Time series modelling 里面讲。所以这门课也是Advanced Time series modelling的前导课。