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《CFA二級中文教材.上冊》
第1部分 數量分析方法
第1章 一元線性回歸
1.1 一元線性回歸（Simple Linear Regression）
1.1.1 線性回歸的基本概念
1.1.2 普通最小二乘法（Ordinary Least Squares,OLS）
1.1.3 一元線性回歸的假設條件
1.1.4 回歸係數的檢驗
1.1.5 因變數的預測
1.2 方差分析（Analysis of Variance,ANOVA）
1.2.1 可決係數（Coefficient of Determination）
1.2.2 方差分析表（ANOVA Table）
1.3 一元線性回歸的不同函數形式
第2章 多元線性回歸
2.1 多元線性回歸的基本概念
2.1.1 多元線性回歸模型
2.1.2 多元線性回歸的假設條件
2.1.3 多元線性回歸係數的檢驗
2.1.4 多元線性回歸的預測
2.2 多元線性回歸的方差分析
2.2.1 方差分析表
2.2.2 調整R2（Adjusted R2）
2.3 多元線性回歸分析方法
2.3.1 啞變數（Dummy Variable）
2.3.2 異方差（Heteroskedasticity）
2.3.3 序列相關（Serial Correlation）
2.3.4 多重共線性（Multicollinearity）
2.3.5 模型設定偏誤（Model Misspecification）
2.3.6 定性因變數（Qualitative Dependent Variable）
第3章 時間序列分析
3.1 趨勢模型（Trend Model）
3.1.1 線性趨勢模型（Linear Trend Model）
3.1.2 對數線性模型（Log-Linear Trend Model）
3.1.3 趨勢模型的選擇與局限
3.2 自回歸模型（Autoregressive Model）
3.2.1 AR模型的基本定義
3.2.2 協方差平穩（Covariance Stationary）
3.2.3 AR模型的序列相關檢驗
3.2.4 均值複歸（Mean Reversion）
3.2.5 模型預測
3.3 隨機遊走（Random Walk）
3.3.1 隨機遊走的基本概念
3.3.2 隨機遊走與協方差平穩
3.3.3 含漂移項的隨機遊走
3.4 單位根檢驗（Unit Root Test）
3.4.1 基本思想
3.4.2 Dickey-Fuller檢驗
3.5 時間序列中的季節性因素
3.5.1 季節性因素的定義
第2部分 經濟學
第3部分 財務報告與分析
《CFA二級中文教材.中冊》
《CFA二級中文教材.下冊》
