套用計量經濟學:時間序列分析(原書第4版)

套用計量經濟學:時間序列分析(原書第4版)

《套用計量經濟學:時間序列分析(原書第4版)》是2019年11月機械工業出版社出版的圖書,作者是沃爾特·恩德斯(Walter Enders)。

基本介紹

  • 書名:套用計量經濟學:時間序列分析(原書第4版)
  • 作者:沃爾特·恩德斯(Walter Enders)
  • ISBN:9787111578475
  • 定價:79.0元
  • 出版社:機械工業出版社
  • 出版時間:2019年11月
  • 裝幀:平裝
  • 開本:16開
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,

內容簡介

本書是計量經濟學領域的一部經典教材,全書始終貫刪道穿由淺入深的學習過程,運用真實的數據舉例,闡述關鍵概念,不但完整、精簡,而且非常注重套用。本書通過案例闡釋計量方法的實際套用,鮮有複雜的數學公式推導。全書的主題涵蓋差分方程、平殃拜淚主穩時間序列模型、波動性建模、包含趨勢的模型、多方程時間序列模型、協整與誤差修正模型以及非線性時間序榆拘凝列模型等內容。

作者簡介

11年的教學與研究經歷,5年的海外學習與工作經歷,從事計量經濟學教學與研究多年。曾與謝志超合作翻譯計量經濟學教材《套用計量經濟學——時間序列分析》(高等教育出版社),櫻挨少曾與鄧翔、張蕊合編《計量經濟學》(四川大學出版社)。曾參加國家級及省部級科研課題5項,曾獲四川省科技進步獎1次,四川省哲學社會科學獎二等獎1次。

圖書目錄

譯者序
作譯者簡介
前言
第1章 差分方程1
本章學習套滲戶目標1
導論1
1.2 差分方程及求解方法5
1.3 疊代法求解方程7
1.4 備選方法11
1.5 蛛網模型14
1.6 解齊次差分方程17
1.7 禁榜遙晚求確定性過程的特解25
1.9 滯後運算元31
1.10 總結33
習題34
第2章 平穩時間序列模型36
本章學習目標36
2.1 隨機差分方程模型36
2.2 自回歸移動平均ARMA模型38
2.3 平穩性39
2.4 ARMA(p,q)模型的平穩性限制42
2.5 自相關函式46
2.6 偏自相關函式50
2.7 平穩序列的樣本自相關52
2.8 Box-Jenkins模型篩選方法59
2.9 預測性質62
2.10 利率差模型68
2.11 季節性模型75
2.12 參數穩定性和結構變化80
2.13 組合預測84
2.14 總結87
習題88
第3章 波動性建模93
本章學習目標93
3.1 定式化的經濟時間序列93
3.2 ARCH和GARCH過程97
3.3 通貨膨脹的ARCH和GARCH估計103
3.4 GARCH模型的三個例子105
3.5 風險的GARCH模型111
3.6 ARCH-M模型112
3.7 ARCH過程的其他性質114
3.8 GARCH模型的最大似然估計119
3.9 其他條件方差模型121
3.10 估計紐約證券交易所100指數124
3.11 多元GARCH模型129
3.12 波動的脈衝回響133
3.13 總結135
習題136
第4章 包含趨勢的模型140
本章學習目標140
4.1 確定性趨勢和隨機趨勢140
4.2 去除趨勢146
4.3 單位根與回歸殘差151
4.4 蒙特卡洛方法154
4.5 DF檢驗159
4.6 DF檢驗實例161
4.7 擴展的DF檢驗165
4.8 結構性變化174
4.9 有效性與確定性回歸變數180
4.10 有效性更好的檢驗182
4.11 Panel單位根檢驗186
4.12 趨勢和單變數分解189
4.13 總結195
習題196
第5章 多方程時間序列模型199
本章學習目標199
5.1 干擾分析200
5.2 傳遞函式模型205
5.3 估計傳遞函式213
5.4 結構性多元估計的約束216
5.5 向量自回歸(VAR)介紹219
5.6 估計和識別223
5.8 假設檢驗233
5.9 簡單的VAR實例:美台詢影國與國際恐怖事件238
5.10 結構性VAR241
5.11 結構性分解實例244
5.12 過度識別系統248
5.13 Blanchard和Quah分解251
5.14 實例:分解實際匯率與名義匯率變動255
5.15 總結258
習題259
第6章 協整與誤差修正模型264
本章學習目標264
6.1 單整變數的線性組合264
6.2 協整與共同趨勢270
6.3 協整與誤差修正模型271
6.4 協整檢驗:Engle-Granger檢驗方法277
6.5 協整檢驗:Engle-Granger檢驗方法演示280
6.6 協整和購買力平價理論283
6.7 特徵根、秩與協整286
6.8 假設檢驗291
6.9 Johansen協整檢驗方法298
6.10 誤差修正和ADL檢驗301
6.11 三種方法的比較303
6.12 總結306
習題306
第7章 非線性時間序列模型311
本章學習目標311
7.1 線性與非線性調整311
7.2 ARMA模型的簡單擴展313
7.3 非線性檢驗316
7.4 門限自回歸(TAR)模型321
7.5 TAR的擴展形式325
7.6 三個門限模型330
7.7 平滑轉換模型335
7.8 其他狀態轉換模型340
7.9 平滑轉換自回歸(STAR)模型的估計343
7.10 一般化的脈衝回響及其預測346
7.11 單位根與非線性352
7.12 更多內源性結構階355
7.13 總結361
習題362
3.11 多元GARCH模型129
3.12 波動的脈衝回響133
3.13 總結135
習題136
第4章 包含趨勢的模型140
本章學習目標140
4.1 確定性趨勢和隨機趨勢140
4.2 去除趨勢146
4.3 單位根與回歸殘差151
4.4 蒙特卡洛方法154
4.5 DF檢驗159
4.6 DF檢驗實例161
4.7 擴展的DF檢驗165
4.8 結構性變化174
4.9 有效性與確定性回歸變數180
4.10 有效性更好的檢驗182
4.11 Panel單位根檢驗186
4.12 趨勢和單變數分解189
4.13 總結195
習題196
第5章 多方程時間序列模型199
本章學習目標199
5.1 干擾分析200
5.2 傳遞函式模型205
5.3 估計傳遞函式213
5.4 結構性多元估計的約束216
5.5 向量自回歸(VAR)介紹219
5.6 估計和識別223
5.8 假設檢驗233
5.9 簡單的VAR實例:美國與國際恐怖事件238
5.10 結構性VAR241
5.11 結構性分解實例244
5.12 過度識別系統248
5.13 Blanchard和Quah分解251
5.14 實例:分解實際匯率與名義匯率變動255
5.15 總結258
習題259
第6章 協整與誤差修正模型264
本章學習目標264
6.1 單整變數的線性組合264
6.2 協整與共同趨勢270
6.3 協整與誤差修正模型271
6.4 協整檢驗:Engle-Granger檢驗方法277
6.5 協整檢驗:Engle-Granger檢驗方法演示280
6.6 協整和購買力平價理論283
6.7 特徵根、秩與協整286
6.8 假設檢驗291
6.9 Johansen協整檢驗方法298
6.10 誤差修正和ADL檢驗301
6.11 三種方法的比較303
6.12 總結306
習題306
第7章 非線性時間序列模型311
本章學習目標311
7.1 線性與非線性調整311
7.2 ARMA模型的簡單擴展313
7.3 非線性檢驗316
7.4 門限自回歸(TAR)模型321
7.5 TAR的擴展形式325
7.6 三個門限模型330
7.7 平滑轉換模型335
7.8 其他狀態轉換模型340
7.9 平滑轉換自回歸(STAR)模型的估計343
7.10 一般化的脈衝回響及其預測346
7.11 單位根與非線性352
7.12 更多內源性結構階355
7.13 總結361
習題362

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