时间序列分析--聚文网

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内容简介

本书分为四部分内容。靠前部分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)；第四部分截面数据和时序数据结合的多变量时序分析，主要是在经典线性回归模型基础上发展起来的各种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
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
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
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
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
第六章PanelData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
参考文献

时间序列分析

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