应用时间序列计量经济学
副标题：无
分类号：F224.0
ISBN：9787111253358
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简介
《应用时间序列计量经济学》对20年来时间序列模型的发展及其应用做了一个系统的整理和介绍，以单位根和协整为核心，包括结构向量自回归模型、条件异方差模型、非线性和非参数时间序列模型、平滑转移回归模型等，最后《应用时间序列计量经济学》还对德国柏林洪堡大学研究开发的多变量时间序列分析软件JMulTi进行了简单的介绍。
《应用时间序列计量经济学》适合作为经济学、金融学和统计学专业硕士研究生和博士研究生的教材，同时也可似作为从事宏观经济建横和金融建模的研究人员的参考书。
目录
致中国读者
译者序
编者简介
译者简介
前言
第1章 基础工作与概述
1.1 引言
1.2 制定经济计量方案
1.3 获取数据
1.4 数据处理
1.5 各章概要
第2章 单变量时间序列分析
2.1 时间序列的特征
2.2 平稳性和单整随机过程
2.3 一些常用的时间序列模型
2.4 参数估计
2.5 模型设定
2.6 模型检测
2.7 单位根检验
2.8 单变量时间序列预测
2.9 实例
2.10 本章总结及展望
第3章 向量自回归与向量误差修正模型
3.1 引言
3.2 VAR与VECM
3.3 估计
3.4 模型设定
3.5 模型检测
3.6 VAR过程和VECM预测
3.7 格兰杰因果关系分析
3.8 一个实例
3.9 扩展讨论
第4章 结构向量自回归建模和脉冲响应
4.1 引言
4.2 模型
4.3 脉冲响应分析
4.4 结构参数估计
4.5 脉冲响应的统计推理
4.6 预测误差方差分解
4.7 实例
4.8 结论
第5章 条件异方差
5.1 经验价格过程的典型事实
5.2 单变量GARCH模型
5.3 多变量GARCH模型
第6章 平滑转换回归模型
6.1 引言
6.2 模型
6.3 建模过程
6.4 两个经验实例
6.5 最后总结
第7章 非参数时间序列模型
7.1 引言
7.2 局部线性估计
7.3 窗宽和滞后项选择
7.4 诊断
7.5 条件波动建模
7.6 局部线性季节模型
7.7 例1：美国平均周工作时间
7.8 例2：XETRA DaX指数
第8章 JMulTi软件
8.1 JMulTi介绍
8.2 JMulTi中的数字、日期和变量
8.3 数据集的处理
8.4 选择、转换和创建时间序列
8.5 JMulTi中的变量管理
8.6 为计量经济软件开发者们提供的注意事项
8.7 结论
参考文献
符号和缩写表
译者序
编者简介
译者简介
前言
第1章 基础工作与概述
1.1 引言
1.2 制定经济计量方案
1.3 获取数据
1.4 数据处理
1.5 各章概要
第2章 单变量时间序列分析
2.1 时间序列的特征
2.2 平稳性和单整随机过程
2.3 一些常用的时间序列模型
2.4 参数估计
2.5 模型设定
2.6 模型检测
2.7 单位根检验
2.8 单变量时间序列预测
2.9 实例
2.10 本章总结及展望
第3章 向量自回归与向量误差修正模型
3.1 引言
3.2 VAR与VECM
3.3 估计
3.4 模型设定
3.5 模型检测
3.6 VAR过程和VECM预测
3.7 格兰杰因果关系分析
3.8 一个实例
3.9 扩展讨论
第4章 结构向量自回归建模和脉冲响应
4.1 引言
4.2 模型
4.3 脉冲响应分析
4.4 结构参数估计
4.5 脉冲响应的统计推理
4.6 预测误差方差分解
4.7 实例
4.8 结论
第5章 条件异方差
5.1 经验价格过程的典型事实
5.2 单变量GARCH模型
5.3 多变量GARCH模型
第6章 平滑转换回归模型
6.1 引言
6.2 模型
6.3 建模过程
6.4 两个经验实例
6.5 最后总结
第7章 非参数时间序列模型
7.1 引言
7.2 局部线性估计
7.3 窗宽和滞后项选择
7.4 诊断
7.5 条件波动建模
7.6 局部线性季节模型
7.7 例1：美国平均周工作时间
7.8 例2：XETRA DaX指数
第8章 JMulTi软件
8.1 JMulTi介绍
8.2 JMulTi中的数字、日期和变量
8.3 数据集的处理
8.4 选择、转换和创建时间序列
8.5 JMulTi中的变量管理
8.6 为计量经济软件开发者们提供的注意事项
8.7 结论
参考文献
符号和缩写表
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