时间序列分析：方法与应用

图书标准信息

• 作者 [捷克]埃夫任·科琴达、[捷克]亚历山大·切尔尼 著
• 出版社 化学工业出版社
• 出版时间 2018-10
• 版次 1
• ISBN 9787122322838
• 定价 68.00元
• 装帧 精装
• 开本 16开
• 纸张 轻型纸
• 页数 179页

【内容简介】

本书介绍了时间序列计量经济学分析的许多工具，其中重点强调的是理论工具的实际应用。因此，我们的目标是以更容易理解的方式来展示分析材料。在许多情况下，本书对所研究的现象提供了一个直观的解释和说明，并用鲜明的实例阐释基本概念，同时会建议那些比较注重正规方法的读者们去查阅书中所引用的参考资料。 

这本书主要分为五个组成部分。第一部分，“时间序列的性质”，介绍了时间序列分析。第二部分，“差分方程”，简要描述了差分方程的理论，重点讨论了时间序列计量经济学中的重要结果。第三部分，“单变量时间序列”，给出了单变量时间序列分析中常用的方法，即单变量时间序列分析。第四部分，“多元时间序列”，研究多个相关变量的时间序列模型。第五部分，“面板数据和单位根检验”，处理方法称为面板单位根检验，它涉及收敛的相关问题。附录包括模拟技术和统计表的介绍。 

本书可作为金融学、经济学和工商管理等专业的研究生计量经济学教材，也可供需要计量经济学的研究人员参考。

【作者简介】

王倩，华东政法大学，讲师， 

主要教学经历：长期在高校从事高等数学的教学工作，深受学生欢迎。讲授的课程主要有：《高等数学》、《线性代数》、《统计学》。 

主要科研成果：《高血压病的风险分析与研究》、《风险分析中的信息扩散及其参数优化方法》、《A risk analysis model in the medical insurance》、《保险委托－代理人激励机制的探索》、《基于马氏距离的核保风险分析模型探讨》、《大学文科数学教学改革实践与探索》、《基于BP算法的核保风险分析模型探讨》等；主持上海高校选拔培养青年教师科研专项基金课题一项，高等数学教学改革课题一项。 

研究方向：模糊数学，利用信息分配信息扩散的方法解决小样本问题。

【目录】

1时间序列的性质001 

1.1时间序列的描述001 

1.2白噪声002 

1.3平稳性003 

1.4时间序列的转换004 

1.5趋势、季节趋势和不规则趋势模型006 

1.6时间序列的ARMA模型007 

1.7典型的时间序列的性质008 

2差分方程011 

2.1线性差分方程011 

2.2滞后算子012 

2.3差分方程的解012 

2.3.1特解及滞后算子013 

2.3.2迭代解014 

2.3.3齐次解016 

2.3.4特解017 

2.4稳定性条件018 

2.5稳定性和平稳性019 

3单变量时间序列022 

3.1估计ARMA模型022 

3.1.1自相关函数（ACF）023 

3.1.2偏自相关函数（PACF）025 

3.1.3Q检验029 

3.1.4残差诊断030 

3.1.5信息准则031 

3.1.6博克斯-詹金斯（Box-Jenkins）方法032 

3.2时间序列的趋势034 

3.2.1确定性趋势034 

3.2.2随机趋势035 

3.2.3随机和确定性趋势036 

3.2.4时间序列趋势的附加说明036 

3.3季节性时间序列038 

3.3.1移动季节模型039 

3.3.2季节模型的估计040 

3.3.3季节模型的检验040 

3.3.4H-P滤波方法041 

3.4单位根043 

3.4.1迪基-富勒（Dickey-Fuller）检验044 

3.4.2增强的迪基-富勒检验（ADF检验）047 

3.4.3菲利普斯-佩龙（Phillips-Perron）检验049 

3.4.4标准单位根检验的缺点051 

3.4.5KPSS检验052 

3.5单位根与结构变化055 

3.5.1佩龙（Perron）检验055 

3.5.2日沃特（Zivot）和安德鲁斯（Andrews）检验059 

3.6结构变化的检验062 

3.6.1单一结构变化064 

3.6.2多重结构的变化069 

3.7条件异方差的非线性结构077 

3.7.1条件期望和无条件期望078 

3.7.2ARCH模型079 

3.7.3GARCH模型082 

3.7.4条件异方差的检验085 

3.7.5BDS检验088 

3.7.6BDS检验的替代方法：关联积分方法092 

3.7.7GARCH模型的估计与辨识095 

3.7.8ARCH类模型的扩展100 

3.7.9多元（G）ARCH模型106 

3.7.10波动中的结构突变112 

4多元时间序列116 

4.1VAR模型117 

4.1.1结构式、简化式与识别119 

4.1.2VAR模型的平稳性和稳定性120 

4.1.3VAR模型的估计122 

4.2格兰杰因果关系检验124 

4.3协整和误差修正模型128 

4.3.1协整的定义130 

4.3.2恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）方法135 

4.3.3恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）方法的拓展140 

4.3.4约翰森（Johansen）方法142 

5面板数据和单位根检验146 

5.1零假设为单位根和有限系数异质性的LLC面板单位根检验147 

5.2零假设为单位根和异质性系数的IPS单位根检验150 

5.3零假设为稳定的HADRI单位根检验153 

5.4收敛性的BMW检验154 

5.5β收敛的VOGELSAG检验155 

附录A——蒙特卡罗模拟159 

附录B——统计表161 

参考文献166