時間序列分析

內(nèi)容概要

　　事物隨時間變化是最常見的現(xiàn)象，也最容易收集數(shù)據(jù)。按時間順序記錄的一系列數(shù)據(jù)，即構(gòu)成時間序列。時間序列分析就是充分利用這些數(shù)據(jù)，挖掘事物隨時間變化規(guī)律的方法?！稌r間序列分析：方法與應(yīng)用》融合單變量與多變量時間序列分析，通過大量實際數(shù)據(jù)的處理，說明各種方法的基本原理及其在實際中的應(yīng)用，特別說明了一些實際應(yīng)用中需要注意的問題。

作者簡介

　　易丹輝，中國人民大學統(tǒng)計學院教授、博士生導(dǎo)師。主要從事統(tǒng)計方法在經(jīng)濟、金融、保險、醫(yī)療、管理等領(lǐng)域應(yīng)用的研究。研究方向：風險管理與保險、預(yù)測與決策。

書籍目錄

第一章　趨勢模型
　第一節(jié)　趨勢模型類型
　第二節(jié)　模型?擇
　第三節(jié)　參數(shù)估計
　第四節(jié)　模型分析與評價
　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　季節(jié)模型
　第一節(jié)　季節(jié)性水平模型
　第二節(jié)　季節(jié)性交乘趨向模型
　第三節(jié)　季節(jié)性迭加趨向模型
第三章　ARMA模型
　第一節(jié)　概述
　第二節(jié)　時序特性的分析
　第三節(jié)　ARMA模型及其改進
　第四節(jié)　隨機時序模型的建立
　第五節(jié)　時序模型預(yù)測
　附錄3-A　平穩(wěn)過程的定義
　附錄3-B　時間序列自相關(guān)系數(shù)的公式
　附錄3-C　偏自相關(guān)函數(shù)
　附錄3-D　模型參數(shù)的估計
　附錄3-E　AIC的計算
第四章　ARCH類模型
　第一節(jié)　單位根過程
　第二節(jié)　ARCH模型的基本形式
　第三節(jié)　廣義ARCH模型
　第四節(jié)　ARCH模型的拓廣形式
　附錄4-A　零頻譜估計
　附錄4-B　自動窗寬和滯后長度選擇
　附錄4-C　ARCH定義的理解
第五章　兩序列的協(xié)整和誤差修正模型
　第一節(jié)　含虛擬變量的回歸模型
　第二節(jié)　Granger因果檢驗
　第三節(jié)　協(xié)整含義及檢驗
　第四節(jié)　誤差修正模型
　附錄5-A　工具變量和兩階段最小二乘
第六章　向量自回歸模型
　第一節(jié)　非結(jié)構(gòu)化VAR模型
　第二節(jié)　脈沖響應(yīng)與方差分解
　第三節(jié)　結(jié)構(gòu)VAR模型
　第四節(jié)　向量誤差修正模型
　附錄6-A　似無關(guān)回歸
第七章　Panel Data模型
　第一節(jié)　模型的基本問題
　第二節(jié)　固定效應(yīng)模型
　第三節(jié)　隨機效應(yīng)模型
　第四節(jié)　單位根檢驗與協(xié)整檢驗
　附錄7-A　廣義最小二乘
　附錄7-B　廣義矩估計
附表1
附表2
附表3
附表4
附表5
附表6
參考文獻

圖書封面

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無

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