非线性经济时间序列建模

图书标准信息

• 作者 杜江、吴良、张灵科 译
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2017-09
• 版次 1
• ISBN 9787111576563
• 定价 99.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 448页
• 丛书 诺贝尔经济学奖经典文库

【内容简介】

　　非线性时间序列计量经计学的*新进展; 

　　列出许多研究课题的经典专著; 

　　包含参数模型和非参数模型，平稳模型和非平稳模型; 

　　参数方法和非参数方法; 

　　增加了对复杂问题所涉及到的技术问题的解释章节，也提供有关技术的参考细节; 

　　增加了非线性时间序列计量经济模型的预测理论和预测应用章节及GARCH-类模型章节。 

　　既注重理论论证和方法演义，又运用经济数据，给出实证分析。对每一经典实例数据，按建模步骤分别给出平滑转换自回归(STAR)模型和人工神经网络(ANN)模型建模，让读者体验到使用非线性模型拟合时间序列数据的全过程。然后又使用在样本内得到的估计模型，演示非线性时间序列模型的预测和预测评估。 

　　本书对大数据时代改进宏观经济预测及加强金融风险、治理风险控制等方面具有重要的推动意义。 

【作者简介】

蒂莫·泰雷斯维尔塔（Timo Ter?svirta)，国际著名计量经济学家、瑞典斯德哥尔摩经济学院决策支持与经济统计学系教授，芬兰社会科学院院士、瑞典皇家科学院院士、在非线性时间序列方面的工作令人瞩目。同时，他还是诺贝尔奖评审委员会委员，受到经济学界的广泛尊重。从事了40多年的计量经济学研究，精通六国语言，爱好广泛，学术研究之余，他喜欢旅行、运动、电影和书籍。

 

【目录】

丛书序一（厉以宁） 

丛书序二（何帆） 

推荐序（李维安） 

译者序 

前言 

//第1章 

概念、模型和定义 

//1.1非线性的定义 

//1.2非线性的来源 

//1.3平稳性和非平稳性 

//1.4可逆性 

//1.5趋势 

//1.6季节性 

//1.7条件分布 

//1.8Wold表述和Volterra扩展 

//1.9加法模型 

//1.10谱分析 

//1.11混沌 

//第2章 

经济理论中的非线性模型 

//2.1非均衡模型 

//2.2劳动力市场模型 

//2.3汇率目标区 

//2.4生产理论 

//第3章 

参数非线性模型 

//3.1概述 

//3.2转换回归模型 

//3.3马尔可夫状态转换回归模型 

//3.4平滑状态转换回归模型 

//3.5多项式模型 

//3.6人工神经网络模型 

//3.7极大极小模型 

//3.8非线性移动平均模型 

//3.9双线性模型 

//3.10时变参数和状态空间模型 

//3.11随机系数和波动性模型 

/第4章 

非参数方法 

//4.1引言 

//4.2自协方差和谱 

//4.3密度、条件均值和条件方差 

//4.4非线性过程的相依性测度 

//第5章 

参数线性检验 

//5.1引言 

//5.2一致的设定偏误检验 

//5.3拉格朗日乘数或得分检验 

//5.4局部等价的备择假设 

//5.5仅在备择假设下可识别的非线性模型 

//5.6未指定备择模型的线性性检验 

//5.7运用渐近相对效率比较参数线性检验 

//5.8使用何种检验 

//第6章 

参数恒定性检验 

//6.1概况 

//6.2邹氏检验法概述 

//6.3拉格朗日乘数型检验 

//6.4基于递归估计的参数检验 

//第7章 

非参数的规范检验 

//7.1引言 

//7.2非参数线性检验 

//7.3具体函数形式的检验 

//7.4滞后项选择 

//7.5可加性和交互作用的检验 

//7.6部分线性和半参数模型检验 

//7.7独立性检验 

//第8章 

条件异方差模型 

//8.1自回归条件异方差模型 

//8.2广义ARCH模型 

//8.3指数类GARCH模型 

//8.4自回归随机波动模型 

//8.5GARCH均值模型 

//8.6实现波动率 

//8.7多元GARCH模型 

//第9章 

时变参数和状态空间模型 

//9.1引言 

//9.2线性状态空间模型 

//9.3时变参数模型 

//9.4非线性状态空间模型 

//9.5隐马尔可夫链和状态 

//9.6参数估计 

//第10章 

非参数模型 

//10.1可加模型 

//10.2相关模型 

//10.3半参数模型 

//10.4稳健性和自适应估计 

//第11章 

非线性和非平稳模型 

//11.1长记忆模型 

//11.2线性单位根模型 

//11.3向量自回归过程及线性协整 

//11.4非线性I(1)过程 

//11.5非线性误差修正模型 

//11.6有非平稳回归变量的参数非线性回归 

//11.7非线性协整类下的非参数估计 

//11.8随机单位根模型 

//第12章 

参数非线性模型的估计算法 

//12.1不用导数的优化法 

//12.2需要导数的算法 

//12.3其他方法 

//第13章 

基本非参数估计 

//13.1密度估计 

//13.2非参数回归估计 

//第14章 

非线性模型的预测 

//14.1引言 

//14.2参数模型的条件均值预测 

//14.3非参数模型的预测 

//14.4预测的精度 

//14.5非线性模型预测的有用性 

//14.6预测波动性 

//14.7非线性模型预测综述 

//第15章 

非线性脉冲响应 

//15.1广义脉冲响应函数 

//15.2图解表示法 

//第16章 

非线性模型的构建 

//16.1概述 

//16.2非参数和半参数模型 

//16.3平滑转换回归模型的构建 

//16.4构建转换回归模型 

//16.5构建人工神经网络模型 

//16.6两个预测的比较 

//第17章 

其他专题 

//17.1数据的加总 

//17.2季节性 

//17.3异常值与非线性性 

//参考文献 

//出版说明