时间序列分析：方法与应用（第二版） / 高等院校研究生用书
￥36.00定价
作者： 易丹辉
出版时间：2018-03
出版社：中国人民大学出版社
- 中国人民大学出版社
- 9787300254739
- 206467
- 48213062-2
- 16开
- 2018-03
- 360
- 理学
- 数学
- O211.61
- 统计、经管
- 本科 研究生（硕士、EMBA、MBA、MPA、博士）
内容简介
本书分为四部分内容。第一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。
目录
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 Panel Data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
