应用计量经济学-时间序列分析(第2版)：时间序列分析(第2版)

第1章差分方程1
1．1时间序列模型1
1．2差分方程及解法6
1．3迭代法解方程8
1．4备选解法12
1．5蛛网模型16
1．6解齐次差分方程20
1．7求确定性过程的特解28
1．8待定系数法30
1．9滞后算子36
1．10总结38
习题39
尾注41
附录1．1虚根和deMoivre定理41
附录1．2高阶方程中的特征根43
第2章平稳时间序列模型45
2．1随机差分方程模型45
2．2自回归移动平均ARMA模型48
2．3平稳性49
2．4ARMA(p1g)模型的平稳性限制52
2．5自相关函数57
2．6偏自相关函数61
2．7平稳序列的样本自相关63
2．8Box—Jenkins模型筛选方法72
2．9预测性质75
2．10生产者物价指数(PPI)模型82
2．11季节性模型88
2．12总结94
习题94
尾注98
附录2．1MA(1)过程的估计99
附录2．2模型筛选准则100
第3章波动性建模103
3．1定式化的经济时间序列103
3．2ARCH过程107
3．3通货膨胀的ARCH和GARCH估计113
3．4实例：PPI的GARCH模型117
3．5风险的GARCH模型120
3．6ARCH—M模型122
3．7GARCH过程的其他特性125
3．8GARCH模型的*大似然估计130
3．9其他条件方差模型132
3．10估计纽约证券交易所综合指数136
3．11总结142
习题143
尾注147
第4章包含趋势的模型148
4．1确定性趋势和随机趋势148
4．2除去趋势156
4．3单位根与回归残差162
4．4MonteCarlo方法166
4．5DF检验172
4．6DF检验实例175
4．7扩展的DF检验180
4．8结构性变化190
4．9有效性与确定性回归变量197
4．10趋势和单变量分解204
4．11Panel单位根检验213
4．12总结217
习题218
尾注221
附录自助法222
尾注226
第5章多方程时间序列模型227
5．1干扰分析227
5．2传递函数模型234
5．3估计传递函数244
5．4结构性多元估计的约束248
5．5向量自回归(VAR)介绍251
5．6估计和识别256
5．7脉冲响应函数259
5．8假设检验267
5．9简单的VAR实例：西班牙的恐怖事件和旅游业273
5．10结构性VAR276
5．11结构性分解实例280
5．12Blanchard和Quah分解287
5．13实例：分解实际汇率与名义汇率变动292
5．14总结296
习题297
尾注302
第6章协整与误差修正模型304
6．1单整变量的线性组合304
6．2协整与共同趋势310
6．3协整与误差修正模型312
6．4协整检验：Engle—Granger检验方法319
6．5协整检验：Engle—Granger检验方法演示322
6．6协整和购买力平价理论327
6．7特征根、秩与协整330
6．8假设检验337
6．9Johansen协整检验方法345
6．10一般到特殊建模方法349
6．11总结354
习题355
尾注359
附录6．1协整向量推导360
附录6．2特征根、平稳性与秩362
第7章非线性时间序列模型369
7．1线性与非线性调整369
7．2ARMA模型的简单扩展371
7．3极限自回归TAR模型374
7．4TAR的扩展形式与其他非线性模型380
7．5非线性检验386
7．6状态转换模型的估计394
7．7一般化的脉冲响应及其预测402
7．8单位根与非线性408
7．9总结413
习题414
尾注416
统计表418
参考文献424
索引433