这张表的核心信息是：Week 10 的 ARCH 模型分析的是 ARIMA 模型残差的行为。如果你 ARIMA 没学明白，你连 ARCH 要分析的对象是什么都搞不清。同理，GARCH 是在 ARCH 的基础上引入了条件方差的滞后项——如果 ARCH 没理解，GARCH 的公式里每一项你都不知道在干什么。

🎬 这条链在考核中的体现

In-semester Test（25%，Week 7）

考的是链条的前半段：统计基础 + CAPM + 时间序列入门 + Exponential Smoothing。纸考，1小时，禁止 AI。这场考试本质上在测试你有没有建立起后半学期需要的所有前置概念。考得不好不只是丢了 25%——更意味着你对后半学期内容的理解基础是松的。

Final Exam（50%，Formal Exam Period）

覆盖全学期内容，2小时纸考。后半学期的 ARIMA、ARCH、GARCH、VaR 一定是重头戏——这些才是 Financial Econometrics 的核心工具。但 Final 同样会考前半学期的基础，因为这些基础是推导后续模型的前提。

Group Assignment（20%，Week 13）

2周时间做数据分析项目，允许 AI。这里是整条链的实战应用：拿一组金融数据，做时间序列分析，跑 ARIMA 建模，用 GARCH 估计波动率，计算 VaR。如果链条中间断了，你连 assignment 的分析流程都串不起来。

💰 没有教材的课怎么补链条

ECMT2130 没有指定教材，给了5本参考书。这意味着课程内容完全以 Lecture 为核心——如果某周的 lecture 没跟上，你找不到一本官方教材可以照着补。

5本参考书的定位各不相同：

如果只选一本，Brooks 覆盖面最广。但问题是"没有指定教材"这件事本身说明 lecture slides 才是考试的直接来源——你补的再多，考试考的还是课上讲的那套逻辑。

⚠️ 一个容易低估的风险：Week 3 的 Quiz 只有 5%

Week 3 有一个 Online Quiz，占 5%，1小时，允许 AI。5% 的东西很多人不会太在意。但这个 Quiz 是 Early Feedback Task——它的设计目的是在 Census Date（3月31日）之前告诉你：你对这门课的基础内容掌握到什么程度。

如果 Quiz 做得挣扎，这是一个非常明确的信号：你在统计和概率方面的基础不够扎实，后面的时间序列和计量模型会越来越痛苦。5% 的分值不重要，但它传递的信息量很大——别忽略这个信号。