时间序列分析：宏观经济数据分析模型

图书标准信息

• 作者 潘泽清 著
• 出版社 经济科学出版社
• 出版时间 2017-05
• 版次 1
• ISBN 9787514180978
• 定价 49.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 230页
• 字数 230千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

　　《时间序列分析：宏观经济数据分析模型》的特点主要表现在系统性、基础性和可读性上。在系统性上，《时间序列分析：宏观经济数据分析模型》基本上覆盖了宏观经济时间序列数据分析的主要内容，从时间序列数据处理和基本概念开始讲解，按照单变量时间序列、多变量时间序列、非线性时间序列，层层递进，展开叙述，通过学习，读者基本上可以对时间序列分析有一个系统性的了解。在基础性上，《时间序列分析：宏观经济数据分析模型》介绍的主要是时间序列分析的基本概念和基本方法，这些基础概念和基本方法，都是深入学习时间序列分析方法和其他更为高深的计量经济学方法不可或缺的。通过学习、读者可以打下较为扎实的理论基础，为今后的深入学习准备必要条件。在可读性上，《时间序列分析：宏观经济数据分析模型》在一些原理的介绍上，尽量通过示例进行讲解，以降低读者的学习难度；同时，在《时间序列分析：宏观经济数据分析模型》中，还介绍了许多宏观经济数据分析实例，以便读者更为直观地了解时间序列分析的应用过程。为了提高可读性，《时间序列分析：宏观经济数据分析模型》采用虚实结合的写法，对于单变量时间序列和多变量时间序列，进行了详细介绍，读者在学习之后，基本上可以掌握其具体应用；而对于非线性时间序列，则只介绍相关方法的主要基本内容和特点，读者在应用中，可能还要参考相关的资料。

【目录】

第1章 时间序列分析的基本概念
1．1 时间序列分析范式的演进
1．2 时间序列分析基础
1．3 平稳性
1．4 白噪声过程

第2章 自回归移动平均过程
2．1 ARMA过程的性质
2．2 ARMA过程的平稳性和可逆性
2．3 ARMA模型的选择、估计与诊断

第3章 预测理论与应用
3．1 预测基础
3．2 自回归（AR）过程的预测
3．3 区间预测
3．4 移动平均（MA）过程的预测
3．5 ARMA过程的预测

第4章 向量自回归模型
4．1 VAR模型的基本概念
4．2 VAR模型及其设定和估计
4．3 格兰杰因果关系
4．4 VAR模型与脉冲响应函数
4．5 方差分解
4．6 VAR模型的应用

第5章 结构向量自回归模型
5．1 结构向量自回归模型
5．2 结构自回归模型的识别约束问题
5．3 基于SVAR模型的政策分析

第6章 单位根过程
6．1 单位根过程的性质
6．2 单位根检验
6．3 单位根AR过程的估计和检验

第7章 协整与误差校正模型
7．1 伪回归
7．2 协整
7．3 Engle-Granger协整分析方法
7．4 多变量协整与误差校正模型
7．5 Johansen协整检验方法

第8章 一般自回归异方差模型
8．1 金融时间序列的一些共同特征
8．2 ARCH模型
8．3 GARCH模型
8．4 CARCH模型的扩展
8．5 GARCH模型的估计、选择与诊断
8．6 多元GARCH模型

第9章 非线性时间序列模型
9．1 阈值自回归模型
9．2 平滑转移自回归模型
9．3 马尔可夫转换模型
参考文献
后记