时间序列分析(方法与应用第2版高等院校研究生用书)--聚文网

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内容简介

易丹辉编著的《时间序列分析(方法与应用第2版高等院校研究生用书)》分为四部分内容。第一部分为单变量时间序列分析，包括传统时序分析、随机时序分析、ARCH类模型；第二部分为基于回归的多变量时序分析，包括含虚拟变量的回归模型、基于线性回归的协整和误差修正模型(ECM)；第三部分为基于AR的多变量时序分析。包括向量自回归模型(VAR)、结构向量自回归模型(SVAR)、向量误差修正模型(VECM)；第四部分为截面数据和时序数据结合的多变量时序分析，主要是各种在经典线性回归模型基础上发展起来的Panel Data模型。

第一章传统时间序列分析模型第一节趋势模型类型和选择第二节参数估计第三节模型分析与评价第四节季节模型附录1-A 生命周期曲线拐点附录1-B 商品生命周期判定第二章 ARMA模型第一节概述第二节时序特性的分析第三节 ARMA模型及其改进第四节随机时序模型的建立第五节时序模型预测附录2-A 平稳过程的定义附录2-B 时间序列自相关系数的公式附录2-C 偏自相关函数附录2-D 模型参数的估计附录2-E AIC的计算第三章 ARCH类模型第一节单位根过程第二节 ARCH模型的基本形式第三节广义ARCH模型第四节 ARCH模型的拓广形式第五节多元ARCH模型附录3-A 零频谱估计附录3-B 自动窗宽和滞后长度选择附录3-C ARCH定义的理解第四章两序列的协整和误差修正模型第一节含虚拟变量的回归模型第二节 Granger因果检验第三节协整含义及检验第四节误差修正模型附录4-A 工具变量和两阶段最小二乘第五章向量自回归模型第一节非结构化VAR模型第二节脉冲响应与方差分解第三节结构VAR模型第四节向量误差修正模型附录5-A 似无关回归第六章 Panel Data模型第一节模型的基本问题第二节固定效应模型第三节随机效应模型第四节单位根检验与协整检验附录6-A 广义最小二乘附录6-B 广义矩估计附表1 t分布表附表2 F分布表附表3 D.W.检验表附表4 X2分布表附表5 DF检验t统计量经验概率分布表附表6 Engle-Granger检验表参考文献

时间序列分析(方法与应用第2版高等院校研究生用书)

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