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  • 应用计量经济学:时间序列分析[平装]
  • 共2个商家     32.60元~35.10
  • 作者:沃尔特·恩德斯(作者)
  • 出版社:高等教育;第2版(2006年6月1日)
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  • ISBN:9787040193978

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  • 商品描述

    编辑推荐

    《应用计量经济学:时间序列分析》是以掌握多元回归分析的读者为对象而设计的,适合作为经济学、金融学、统计学等专业本科高年级学生和研究生教材。

    作者简介

    作者:(美)沃尔特·恩德斯

    沃尔特·恩德斯(Walter Enders),美国亚拉巴马州立大学的经济学教授,1975年他获得纽约哥伦比亚大学经济学博士学位。恩德斯博士最近的研究集中于时间序列模型在经济学和金融领域的发展与运用。他已经在许多期刊上发表了多篇论文,这些期刊包括:Review of Economy and Statistics,Quarterly Journal of Economics,Journal ofInternational Econom,ics,American Economic Review(美国经济协会主办),Journal of Business and Economic Statistics(美国统计协会主办)以及The American Political Science Review(美国政治科学协会主办)。他现担任国际经济学领域的三种期刊的正式编辑,以及乌克兰政府的政策顾问。他还因防止核战争方面的行为科学研究,与托德·森德勒(Todd Sandler)分享了美国国家科学院的:ESTES奖。该奖项的认定中提到,“…认知与行为科学领域的基础研究,运用规范分析或实证方法,或两者的最佳结合,加深了我们对有关核战危机的认识。”国

    目录

    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2.1 MA(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模型的最大似然估计 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
    4.4Monte Carlo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VAR 276
    5.11结构性分解实例 280
    5.12 Blanchard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

    序言

    在修改本书的过程中,我尽量注意兼顾完整和简洁。教材的繁冗已经在一定程度上破坏了第二版良好的风貌。没有人想阅读百科全书式的论述或已经过时的方法,尤其是现在因特网为我们广泛涉猎各项专题论文提供了无限可能。因此,我尽量以第一版的读者为向导。. 我收到的大多数邮件都谈到了一些关键之处。人们希望了解如何比较备择时间序列模型的样本区间外预测,鉴于此,我对第2章的最后一部分进行了重新编排,并较为详细地阐述了对样本区间外预测进行比较的Granger-Newbold(1976)和Diebold-Mariano(1995)检验。第3章涵盖了ARCH模型一些最新进展,包括IGARCH、EGARCH和threshold-GARCH(TGARCH)模型的讨论,同..