时间序列分析 方法与应用 第2版pdf电子书版本下载

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第一章 传统时间序列分析模型 1

第一节 趋势模型类型和选择 2

第二节 参数估计 7

第三节 模型分析与评价 15

第四节 季节模型 20

附录1-A生命周期曲线拐点 34

附录1-B商品生命周期判定 35

第二章ARMA模型 37

第一节 概述 37

第二节 时序特性的分析 42

第三节ARMA模型及其改进 49

第四节 随机时序模型的建立 56

第五节 时序模型预测 70

附录2-A平稳过程的定义 74

附录2-B时间序列自相关系数的公式 74

附录2-C偏自相关函数 75

附录2-D模型参数的估计 76

附录2-E AIC的计算 80

第三章ARCH类模型 82

第一节 单位根过程 82

第二节ARCH模型的基本形式 96

第三节 广义ARCH模型 104

第四节ARCH模型的拓广形式 108

第五节 多元ARCH模型 111

附录3-A零频谱估计 120

附录3-B自动窗宽和滞后长度选择 122

附录3-C ARCH定义的理解 123

第四章 两序列的协整和误差修正模型 124

第一节 含虚拟变量的回归模型 124

第二节Granger因果检验 134

第三节 协整含义及检验 139

第四节 误差修正模型 144

附录4-A工具变量和两阶段最小二乘 146

第五章 向量自回归模型 149

第一节 非结构化VAR模型 149

第二节 脉冲响应与方差分解 160

第三节 结构VAR模型 168

第四节 向量误差修正模型 176

附录5-A似无关回归 186

第六章Panel Data模型 188

第一节 模型的基本问题 188

第二节 固定效应模型 189

第三节 随机效应模型 200

第四节 单位根检验与协整检验 203

附录6-A广义最小二乘 222

附录6-B广义矩估计 222

附表1 t分布表 224

附表2 F分布表 226

附表3 D.W.检验表 235

附表4 x2分布表 238

附表5 DF检验t统计量经验概率分布表 240

附表6 Engle-Granger检验表 241

参考文献 242