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内容大纲
沃尔特·恩德斯所著的《应用计量经济学：时间序列分析》（原书第4版）是计量经济学领域的一部经典教材，全书自始至终贯穿由浅入深、由简单到复杂的学习过程，运用真实的数据举例，阐述关键概念，不但完整、精简，而且非常注重应用。本书通过案例阐释计量方法的实际应用，鲜有复杂的数学公式推导。全书的主题涵盖差分方程、平稳时间序列模型、波动性建模、包含趋势的模型、多方程时间序列模型、协整与误差修正模型以及非线性时间序列模型等内容。
本书适用于高等院校经济类专业的本科生和研究生学习，也可供经济、分析等部门的社会工作者参考。 -
作者介绍
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目录
译者序
作译者简介
前言
第1章 差分方程
本章学习目标
导论
1.1 时间序列模型
1.2 差分方程及求解方法
1.3 迭代法求解方程
1.4 备选方法
1.5 蛛网模型
1.6 解齐次差分方程
1.7 求确定性过程的特解
1.8 待定系数法
1.9 滞后算子
1.10 总结
习题
第2章 平稳时间序列模型
本章学习目标
2.1 随机差分方程模型
2.2 自回归移动平均ARMA模型
2.3 平稳性
2.4 ARMA(p,q)模型的平稳性限制
2.5 自相关函数
2.6 偏自相关函数
2.7 平稳序列的样本自相关
2.8 Box-Jenkins模型筛选方法
2.9 预测性质
2.10 利率差模型
2.11 季节性模型
2.12 参数稳定性和结构变化
2.13 组合预测
2.14 总结
习题
第3章 波动性建模
本章学习目标
3.1 定式化的经济时间序列
3.2 ARCH和GARCH过程
3.3 通货膨胀的ARCH和GARCH估计
3.4 GARCH模型的三个例子
3.5 风险的GARCH模型
3.6 ARCH-M模型
3.7 ARCH过程的其他性质
3.8 GARCH模型的最大似然估计
3.9 其他条件方差模型
3.10 估计纽约证券交易所100指数
3.11 多元GARCH模型
3.12 波动的脉冲响应
3.13 总结
习题
第4章 包含趋势的模型
本章学习目标
4.1 确定性趋势和随机趋势
4.2 去除趋势
4.3 单位根与回归残差
4.4 蒙特卡洛方法
4.5 DF检验
4.6 DF检验实例
4.7 扩展的DF检验
4.8 结构性变化
4.9 有效性与确定性回归变量
4.10 有效性更好的检验
4.11 Panel单位根检验
4.12 趋势和单变量分解
4.13 总结
习题
第5章 多方程时间序列模型
本章学习目标
5.1 干扰分析
5.2 传递函数模型
5.3 估计传递函数
5.4 结构性多元估计的约束
5.5 向量自回归（VAR）介绍
5.6 估计和识别
5.7 脉冲响应函数
5.8 假设检验
5.9 简单的VAR实例：美国与国际恐怖事件
5.10 结构性VAR
5.11 结构性分解实例
5.12 过度识别系统
5.13 Blanchard和Quah分解
5.14 实例：分解实际汇率与名义汇率变动
5.15 总结
习题
第6章 协整与误差修正模型
本章学习目标
6.1 单整变量的线性组合
6.2 协整与共同趋势
6.3 协整与误差修正模型
6.4 协整检验：Engle-Granger检验方法
6.5 协整检验：Engle-Granger检验方法演示
6.6 协整和购买力平价理论
6.7 特征根、秩与协整
6.8 假设检验
6.9 Johansen协整检验方法
6.10 误差修正和ADL检验
6.11 三种方法的比较
6.12 总结
习题
第7章 非线性时间序列模型
本章学习目标
7.1 线性与非线性调整
7.2 ARMA模型的简单扩展
7.3 非线性检验
7.4 门限自回归(TAR)模型
7.5 TAR的扩展形式
7.6 三个门限模型
7.7 平滑转换模型
7.8 其他状态转换模型
7.9 平滑转换自回归(STAR)模型的估计
7.10 一般化的脉冲响应及其预测
7.11 单位根与非线性
7.12 更多内源性结构阶
7.13 总结
习题
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