應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

內(nèi)容概要

沃爾特·恩德斯編寫的《應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：時(shí)間序列分析(原書第3版)
》是一部計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的優(yōu)秀教材，全書自始至終貫穿由淺入深、由簡(jiǎn)單到復(fù)雜的學(xué)習(xí)過(guò)程，運(yùn)用真實(shí)的數(shù)據(jù)舉例，闡述關(guān)鍵概念，不但完整、精簡(jiǎn)，而且非常注重應(yīng)用。
本書通過(guò)案例強(qiáng)調(diào)方法的實(shí)際應(yīng)用，幾乎沒(méi)有復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式。全書共分7章，分別介紹了差分方程、平穩(wěn)時(shí)間序列模型、波動(dòng)性建模、包含趨勢(shì)的模型、多方程時(shí)間序列模型、協(xié)整與誤差修正模型以及非線性時(shí)間序列模型等內(nèi)容。
《應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：時(shí)間序列分析(原書第3版)》可作為經(jīng)濟(jì)類、管理類以及其他學(xué)科的本科高年級(jí)或研究生的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教材，同時(shí)也是科研工作者和實(shí)際工作者十分有用的參考用書。

作者簡(jiǎn)介

沃爾特·恩德斯(Walter
Ende)，美國(guó)亞拉巴馬州立大學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)教授，1975年他獲得紐約哥倫比亞大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位。恩德斯博士最近的研究集中于時(shí)間序列模型在經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融領(lǐng)域的發(fā)展與運(yùn)用。他已經(jīng)在許多期刊上發(fā)表了多篇論文，這些期刊包括：Review
of Economy and Statistics，Quarterly Journal of Economics，Journal
ofInternational Econom，ics，American Economic
Review(美國(guó)經(jīng)濟(jì)協(xié)會(huì)主辦)，Journal of Business and Economic
Statistics(美國(guó)統(tǒng)計(jì)協(xié)會(huì)主辦)以及The American Political Science
Review(美國(guó)政治科學(xué)協(xié)會(huì)主辦)。他現(xiàn)擔(dān)任國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的三種期刊的正式編輯，以及烏克蘭政府的政策顧問(wèn)。他還因防止核戰(zhàn)爭(zhēng)方面的行為科學(xué)研究，與托德·森德勒(Todd
Sandler)分享了美國(guó)國(guó)家科學(xué)院的：ESTES獎(jiǎng)。該獎(jiǎng)項(xiàng)的認(rèn)定中提到，“…認(rèn)知與行為科學(xué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究，運(yùn)用規(guī)范分析或?qū)嵶C方法，或兩者的最佳結(jié)合，加深了我們對(duì)有關(guān)核戰(zhàn)危機(jī)的認(rèn)識(shí)?！眹?guó)家科學(xué)院授予他們?cè)摢?jiǎng)項(xiàng)是因?yàn)樗麄儭啊瓕?duì)跨國(guó)恐怖活動(dòng)的共同研究，即運(yùn)用博弈論和時(shí)間序列分析證明了恐怖襲擊對(duì)防御性反制措施的響應(yīng)具有循環(huán)性和易變性的特征?！?/pre>


書籍目錄
中文版序
譯者序
作譯者簡(jiǎn)介
前言
第1章  差分方程
  1.1 時(shí)間序列模型
  1.2 差分方程及求解方法
  1.3 迭代法求解方程
  1.4 備選方法
  1.5 蛛網(wǎng)模型
  1.6 解齊次差分方程
  1.7 求確定性過(guò)程的特解
  1.8 待定系數(shù)法
  1.9 滯后算子
  1.10 總結(jié)
  習(xí)題
  注釋
  附錄1A  虛根和De Moivre定理
  附錄1B  高階方程中的特征根
第2章  平穩(wěn)時(shí)間序列模型
  2.1 隨機(jī)差分方程模型
  2.2 自回歸移動(dòng)平均ARMA模型
  2.3 平穩(wěn)性
  2.4 ARMA(p，q)模型的平穩(wěn)性限制
  2.5 自相關(guān)函數(shù)
  2.6 偏自相關(guān)函數(shù)
  2.7 平穩(wěn)序列的樣本自相關(guān)
  2.8 Box-Jenki模型篩選方法
  2.9 預(yù)測(cè)性質(zhì)
  2.10 利率差模型
  2.11 季節(jié)性模型
  2.12 參數(shù)穩(wěn)定性和結(jié)構(gòu)變化
  2.13 總結(jié)
  習(xí)題
  注釋
  附錄2A  MA(1)過(guò)程的估計(jì)
  附錄2B  模型篩選準(zhǔn)則
第3章  波動(dòng)性建模
  3.1 定式化的經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列
  3.2 ARCH過(guò)程
  3.3 通貨膨脹的ARCH和GARCH估計(jì)
  3.4 GARCH模型的兩個(gè)例子
  3.5 風(fēng)險(xiǎn)的GARCH模型
  3.6 ARCH-M模型
  3.7 ARcH過(guò)程的其他性質(zhì)
  3.8 GARCH模型的最大似然估計(jì)
  3.9 其他條件方差模型
  3.10 估計(jì)紐約證券交易所綜合指數(shù)
  3.11 多元GARCH模型
  3.12 總結(jié)
  習(xí)題
  注釋
  附錄3A  多元GARCH模型
第4章  包含趨勢(shì)的模型
  4.1 確定性趨勢(shì)和隨機(jī)趨勢(shì)
  4.2 去除趨勢(shì)
  4.3 單位根與回歸殘差
  4.4 蒙特卡洛方法
  4.5 DF檢驗(yàn)
  4.6 DF檢驗(yàn)實(shí)例
  4.7 擴(kuò)展的DF檢驗(yàn)
  4.8 結(jié)構(gòu)性變化
  4.9 有效性與確定性回歸變量
  4.10 有效性更好的檢驗(yàn)
  4.11 Panel單位根檢驗(yàn)
  4.12 趨勢(shì)和單變量分解
  4.13 總結(jié)
  習(xí)題
  注釋
  附錄4A  自助法
  附錄4B  確定性回歸變量的確定
  注釋
第5章  多方程時(shí)間序列模型
  5.1 干擾分析
  5.2 傳遞函數(shù)模型
  5.3 估計(jì)傳遞函數(shù)
  5.4 結(jié)構(gòu)性多元估計(jì)的約束
  5.5 向量自回歸介紹
  5.6 估計(jì)和識(shí)別
  5.7 脈沖響應(yīng)函數(shù)
  5.8 假設(shè)檢驗(yàn)
  5.9 簡(jiǎn)單的VAR實(shí)例：西班牙的恐怖事件和旅游業(yè)
  5.10 結(jié)構(gòu)性VAR
  5.11 結(jié)構(gòu)性分解實(shí)例
  5.12 Blanchard-Quah分解
  5.13 實(shí)例：分解實(shí)際匯率與名義匯率變動(dòng)
  5.14 總結(jié)
  習(xí)題
  注釋
第6章  協(xié)整與誤差修正模型
  6.1 單整變量的線性組合
  6.2 協(xié)整與共同趨勢(shì)
  6.3 協(xié)整與誤差修正模型
  6.4 協(xié)整檢驗(yàn)：Engle—Granger檢驗(yàn)方法
  6.5 協(xié)整檢驗(yàn)：Engle—Granger檢驗(yàn)方法演示
  6.6 協(xié)整和平價(jià)購(gòu)買力理論
  6.7 特征根、秩與協(xié)整
  6.8 假設(shè)檢驗(yàn)
  6.9 Johaen協(xié)整檢驗(yàn)方法
  6.10 誤差修正和AD[一檢驗(yàn)
  6.11 三種方法的比較
  6.12 總結(jié)
  習(xí)題
  注釋
  附錄6A  特征根、平穩(wěn)性與秩
  附錄6B  協(xié)整向量推導(dǎo)
第7章  非線性時(shí)間序列模型
  7.1 線性與非線性調(diào)整
  7.2 ARMA模型的簡(jiǎn)單擴(kuò)展
  7.3 非線性檢驗(yàn)
  7.4 I門"限自回歸模型
  7.5 TAR的擴(kuò)展形式
  7.6 三個(gè)門限模型
  7.7 平滑轉(zhuǎn)換模型
  7.8 其他狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型
  7.9 平滑轉(zhuǎn)換自回歸模型的估計(jì)
  7.10 一般化的脈沖響應(yīng)及其預(yù)測(cè)
  7.11 單位根與非線性
  7.12 總結(jié)
  習(xí)題
  注釋
統(tǒng)計(jì)表
參考文獻(xiàn)


章節(jié)摘錄
版權(quán)頁(yè)：   插圖：   對(duì)a0／（1—b1）與求和公式∑bi1εt—i中的每一個(gè)元素再次運(yùn)用該原則可得到特解。如果我們想知道序列的實(shí)際系數(shù)，那么，最好采用待定系數(shù)法。滯后算子的魅力在于它們能夠簡(jiǎn)潔地標(biāo)記特解，其一般模型 A（L）yt=a0+B（L）εt 的特解為 yt=a0／A（L）+B（L）εt／A（L） 正如式（1—82）所揭示的，任何線性差分方程都有一個(gè)前向解（forward—looking）。本書將不大運(yùn)用到前向解，因?yàn)殡S機(jī)變量的未來(lái)值不能被直接觀察到，關(guān)于前向解的一些細(xì)節(jié)的相關(guān)內(nèi)容可在www.cba.ua.edu／～wenders的補(bǔ)充手冊(cè)（supplementary Manual）上查閱。 1.10 總結(jié) 時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是關(guān)于包含隨機(jī)成分在內(nèi)的差分方程的估計(jì)，時(shí)間序列模型通常被用予預(yù)測(cè)。由于序列的可預(yù)測(cè)成分能夠外推至未來(lái)的時(shí)刻，所以揭示序列的動(dòng)態(tài)路徑可使得預(yù)測(cè)精度大為改善。隨著人們對(duì)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)的興趣日益增加，時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)開始受到新的重視。經(jīng)過(guò)恰當(dāng)估計(jì)的方程可以用于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的解釋和假設(shè)檢驗(yàn)。 本章的介紹著重在“求解”隨機(jī)差分方程的方法。盡管迭代法或許很有用，但使用它在許多情況下并不現(xiàn)實(shí)。線性差分方程的解可以被劃分為兩部分：特解和齊次解。麻煩之處在于齊次解不是唯一的。通解是一個(gè)特解和所有齊次解的線性組合。對(duì)一個(gè)n階差分方程施加n個(gè)初始條件可得到唯一解。 差分方程的齊次部分是對(duì)初始期非均衡的一種衡量。之所以齊次差分方程特別重要，是因?yàn)樗梢缘玫教卣鞲粋€(gè)n階差分方程有n個(gè)這樣的特征根。如果所有的特征根都位于單位圓內(nèi)，則序列收斂。正如我們將在第2章看到的，穩(wěn)定性條件和一個(gè)經(jīng)濟(jì)變量是否平穩(wěn)具有直接關(guān)系。 待定系數(shù)法和使用滯后算子的方法是求特解的有力工具，特解是推導(dǎo)過(guò)程的現(xiàn)在值和過(guò)去值的線性函數(shù)。此外，特解也可能是包含一個(gè)截距項(xiàng)和一個(gè)時(shí)間的多項(xiàng)式函數(shù)。要求對(duì)單位圓以外的單位根和特征根施加初始條件以使特解變得有意義。有些經(jīng)濟(jì)模型具有前向解，那么，在這種情況下，可預(yù)測(cè)的未來(lái)事件就會(huì)對(duì)當(dāng)期產(chǎn)生影響。 本章提到這些工具，目的在于為學(xué)習(xí)時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)鋪平道路。毫無(wú)疑問(wèn)，做本章后面的習(xí)題也是十分有益的。特征根、待定系數(shù)法和滯后算子將在本書的后面部分出現(xiàn)。




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