时间序列分析

图书标准信息

• 作者 易丹辉 编
• 出版社 中国人民大学出版社
• 出版时间 2011-03
• 版次 1
• ISBN 9787300132655
• 定价 32.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 283页
• 字数 292千字
• 正文语种 简体中文
• 丛书 高等院校研究生用书

【内容简介】

事物随时间变化是最常见的现象，也最容易收集数据。按时间顺序记录的一系列数据，即构成时间序列。时间序列分析就是充分利用这些数据，挖掘事物随时间变化规律的方法。《时间序列分析：方法与应用》融合单变量与多变量时间序列分析，通过大量实际数据的处理，说明各种方法的基本原理及其在实际中的应用，特别说明了一些实际应用中需要注意的问题。

【作者简介】

易丹辉，中国人民大学统计学院教授、博士生导师。主要从事统计方法在经济、金融、保险、医疗、管理等领域应用的研究。研究方向：风险管理与保险、预测与决策。

【目录】

第一章趋势模型
第一节趋势模型类型
第二节模型选择
第三节参数估计
第四节模型分析与评价
附录1-A生命周期曲线拐点
附录1-B商品生命周期判定
第二章季节模型
第一节季节性水平模型
第二节季节性交乘趋向模型
第三节季节性迭加趋向模型
第三章ARMA模型
第一节概述
第二节时序特性的分析
第三节ARMA模型及其改进
第四节随机时序模型的建立
第五节时序模型预测
附录3-A平稳过程的定义
附录3-B时间序列自相关系数的公式
附录3-C偏自相关函数
附录3-D模型参数的估计
附录3-EAIC的计算
第四章ARCH类模型
第一节单位根过程
第二节ARCH模型的基本形式
第三节广义ARCH模型
第四节ARCH模型的拓广形式
附录4-A零频谱估计
附录4-B自动窗宽和滞后长度选择
附录4-CARCH定义的理解
第五章两序列的协整和误差修正模型
第一节含虚拟变量的回归模型
第二节Granger因果检验
第三节协整含义及检验
第四节误差修正模型
附录5-A工具变量和两阶段最小二乘
第六章向量自回归模型
第一节非结构化VAR模型
第二节脉冲响应与方差分解
第三节结构VAR模型
第四节向量误差修正模型
附录6-A似无关回归
第七章PanelData模型
第一节模型的基本问题
第二节固定效应模型
第三节随机效应模型
第四节单位根检验与协整检验
附录7-A广义最小二乘
附录7-B广义矩估计
附表1
附表2
附表3
附表4
附表5
附表6
参考文献