應(yīng)用計量經(jīng)濟學(xué)：時間序列分析

定　價：￥39.00

作　者：	（美）沃爾特·恩德斯
出版社：	高等教育出版社
叢編項：
標　簽：	經(jīng)濟學(xué)

購買這本書可以去

ISBN：	9787040193978	出版時間：	2006-06-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	451	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書共7章。第1章主要講述差分方程。第2章主要討論平穩(wěn)時間序列模型的建模以及預(yù)測等。第3章討論不同形式的ARCH模型。第4章著重討論序列的單位根檢驗方法。第5章討論多元時間序列模型，主要闡述向量自回歸（VAR）分析方法，包括脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解等。第6章討論協(xié)整的檢驗方法和誤差修正模型。第7章主要討論非線性時間序列模型。本書在每一章中都以簡單的例子人手，逐步推廣到較為復(fù)雜的模型，并提供了詳盡的步驟和說明。為了鞏固和消化內(nèi)容，每章還提供了練習(xí)。.本書是以掌握多元回歸分析的讀者為對象而設(shè)計的，適合作為經(jīng)濟學(xué)、金融學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等專業(yè)本科高年級學(xué)生和研究生教材。...

作者簡介

　　沃爾特·恩德斯（Walter Enders），美國亞拉巴馬州立大學(xué)的經(jīng)濟學(xué)教授，1975年他獲得紐約哥倫比亞大學(xué)經(jīng)濟學(xué)博士學(xué)位。恩德斯博士最近的研究集中于時間序列模型在經(jīng)濟學(xué)和金融領(lǐng)域的發(fā)展與運用。他已經(jīng)在許多期刊上發(fā)表了多篇論文，這些期刊包括：Review of Economy and Statistics，Quarterly Journal of Economics，Journal ofInternational Econom，ics，American Economic Review（美國經(jīng)濟協(xié)會主辦），Journal of Business and Economic Statistics（美國統(tǒng)計協(xié)會主辦）以及The American Political Science Review（美國政治科學(xué)協(xié)會主辦）。他現(xiàn)擔(dān)任國際經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域的三種期刊的正式編輯，以及烏克蘭政府的政策顧問。他還因防止核戰(zhàn)爭方面的行為科學(xué)研究，與托德·森德勒（Todd Sandler）分享了美國國家科學(xué)院的：ESTES獎。該獎項的認定中提到，“…認知與行為科學(xué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究，運用規(guī)范分析或?qū)嵶C方法，或兩者的最佳結(jié)合，加深了我們對有關(guān)核戰(zhàn)危機的認識。”國家科學(xué)院授予他們該獎項是因為他們“…對跨國恐怖活動的共同研究，即運用博弈論和時間序列分析證明了恐怖襲擊對防御性反制措施的響應(yīng)具有循環(huán)性和易變性的特征?！?/div>

圖書目錄

第1章　差分方程　1
1．1時間序列模型　1
1．2差分方程及解法　6
1．3迭代法解方程　8
1．4備選解法　　12
1．5蛛網(wǎng)模型　　16
1．6解齊次差分方程　20
1．7求確定性過程的特解　28
1．8待定系數(shù)法　30
1．9滯后算子　36
1．10總結(jié)　38
習(xí)題　39
尾注　　41
附錄1．1虛根和deMoivre定理　41
附錄1．2高階方程中的特征根　43
第2章　平穩(wěn)時間序列模型　45
2．1隨機差分方程模型　45
2．2自回歸移動平均ARMA模型　48
2．3平穩(wěn)性　49
2．4ARMA(p1g）模型的平穩(wěn)性限制　52
2．5自相關(guān)函數(shù)　57
2．6偏自相關(guān)函數(shù)　61
2．7平穩(wěn)序列的樣本自相關(guān)　63
2．8Box—Jenkins模型篩選方法　72
2．9預(yù)測性質(zhì)　75
2．10生產(chǎn)者物價指數(shù)(PPI）模型　82
2．11季節(jié)性模型　88
2．12總結(jié)　94
習(xí)題　94
尾注　　98
附錄2．1 MA(1）過程的估計　99
附錄2．2模型篩選準則　100
第3章　波動性建?！?03
3．1定式化的經(jīng)濟時間序列　　103
3．2ARCH過程　107
3．3通貨膨脹的ARCH和GARCH估計　113
3．4實例：PPI的GARCH模型　117
3．5風(fēng)險的GARCH模型　120
3．6ARCH—M模型　　122
3．7GARCH過程的其他特性　125
3．8GARCH模型的最大似然估計　130
3．9其他條件方差模型　132
3．10估計紐約證券交易所綜合指數(shù)　　136
3．11　總結(jié)　142
習(xí)題　　143
尾注　　147
第4章　包含趨勢的模型　148
4．1確定性趨勢和隨機趨勢　148
4．2除去趨勢　　156
4．3單位根與回歸殘差　162
4．4Monte Carlo方法　　166
4．5DF檢驗　　172
4．6DF檢驗實例　175
4．7擴展的DF檢驗　180
4．8結(jié)構(gòu)性變化　190
4．9有效性與確定性回歸變量　　197
4．10趨勢和單變量分解　204
4．11Panel單位根檢驗　213
4．12總結(jié)　217
習(xí)題　218
尾注　221
附錄　自助法　222
尾注　226
第5章　多方程時間序列模型　227
5．1干擾分析　227
5．2傳遞函數(shù)模型　234
5．3估計傳遞函數(shù)　244
5．4結(jié)構(gòu)性多元估計的約束　248
5．5向量自回歸(VAR）介紹　251
5．6估計和識別　256
5．7脈沖響應(yīng)函數(shù)　259
5．8假設(shè)檢驗　267
5．9簡單的VAR實例：西班牙的恐怖事件和旅游業(yè)　　273
5．10結(jié)構(gòu)性VAR　276
5．11結(jié)構(gòu)性分解實例　280
5．12 Blanchard和Quah分解　287
5．13實例：分解實際匯率與名義匯率變動　　292
5．14總結(jié)　296
習(xí)題　297
尾注　　302
第6章　協(xié)整與誤差修正模型　304
6．1單整變量的線性組合　304
6．2協(xié)整與共同趨勢　310
6．3協(xié)整與誤差修正模型　312
6．4協(xié)整檢驗：Engle—Granger檢驗方法　319
6．5協(xié)整檢驗：Engle—Granger檢驗方法演示　322
6．6協(xié)整和購買力平價理論　327
6．7特征根、秩與協(xié)整　330
6．8假設(shè)檢驗　337
6．9Johansen協(xié)整檢驗方法　345
6．10一般到特殊建模方法　349
6．11總結(jié)　354
習(xí)題　355
尾注　359
附錄6．1協(xié)整向量推導(dǎo)　360
附錄6．2特征根、平穩(wěn)性與秩　362
第7章非線性時間序列模型　369
7．1線性與非線性調(diào)整　369
7．2ARMA模型的簡單擴展　371
7．3極限自回歸TAR模型　374
7．4TAR的擴展形式與其他非線性模型　　380
7．5非線性檢驗　386
7．6狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型的估計　394
7．7一般化的脈沖響應(yīng)及其預(yù)測402
7．8單位根與非線性408
7．9總結(jié)413
習(xí)題414
尾注416
統(tǒng)計表418
參考文獻424
索引　　433