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時間序列分析(方法與應用第2版高等院校研究生用書)

  • 作者:編者:易丹輝
  • 出版社:中國人民大學
  • ISBN:9787300254739
  • 出版日期:2018/03/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:242
人民幣:RMB 36 元      售價:
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內容大鋼
    易丹輝編著的《時間序列分析(方法與應用第2版高等院校研究生用書)》分為四部分內容。第一部分為單變數時間序列分析,包括傳統時序分析、隨機時序分析、ARCH類模型;第二部分為基於回歸的多變數時序分析,包括含虛擬變數的回歸模型、基於線性回歸的協整和誤差修正模型(ECM);第三部分為基於AR的多變數時序分析。包括向量自回歸模型(VAR)、結構向量自回歸模型(SVAR)、向量誤差修正模型(VECM);第四部分為截面數據和時序數據結合的多變數時序分析,主要是各種在經典線性回歸模型基礎上發展起來的Panel Data模型。

作者介紹
編者:易丹輝

目錄
第一章  傳統時間序列分析模型
  第一節  趨勢模型類型和選擇
  第二節  參數估計
  第三節  模型分析與評價
  第四節  季節模型
  附錄1-A  生命周期曲線拐點
  附錄1-B  商品生命周期判定
第二章  ARMA模型
  第一節  概述
  第二節  時序特性的分析
  第三節  ARMA模型及其改進
  第四節  隨機時序模型的建立
  第五節  時序模型預測
  附錄2-A  平穩過程的定義
  附錄2-B  時間序列自相關係數的公式
  附錄2-C  偏自相關函數
  附錄2-D  模型參數的估計
  附錄2-E  AIC的計算
第三章  ARCH類模型
  第一節  單位根過程
  第二節  ARCH模型的基本形式
  第三節  廣義ARCH模型
  第四節  ARCH模型的拓廣形式
  第五節  多元ARCH模型
  附錄3-A  零頻譜估計
  附錄3-B  自動窗寬和滯后長度選擇
  附錄3-C  ARCH定義的理解
第四章  兩序列的協整和誤差修正模型
  第一節  含虛擬變數的回歸模型
  第二節  Granger因果檢驗
  第三節  協整含義及檢驗
  第四節  誤差修正模型
  附錄4-A  工具變數和兩階段最小二乘
第五章  向量自回歸模型
  第一節  非結構化VAR模型
  第二節  脈衝響應與方差分解
  第三節  結構VAR模型
  第四節  向量誤差修正模型
  附錄5-A  似無關回歸
第六章  Panel Data模型
  第一節  模型的基本問題
  第二節  固定效應模型
  第三節  隨機效應模型
  第四節  單位根檢驗與協整檢驗
  附錄6-A  廣義最小二乘
  附錄6-B  廣義矩估計
附表1  t分佈表
附表2  F分佈表
附表3  D.W.檢驗表
附表4  X2分佈表

附表5  DF檢驗t統計量經驗概率分佈表
附表6  Engle-Granger檢驗表
參考文獻

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