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時間序列分析：方法與應用(高等院校研究生用書)（簡體書）
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商品簡介
作者簡介
目次
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事物隨時間變化是最常見的現象，也最容易收集數據。按時間順序記錄的一系列數據，即構成時間序列。時間序列分析就是充分利用這些數據，挖掘事物隨時間變化規律的方法。《時間序列分析(方法與應用)》(作者易丹輝)融合單變量與多變量時間序列分析，通過大量實際數據的處理，說明各種方法的基本原理及其在實際中的應用，特別說明了一些實際應用中需要注意的問題。 《時間序列分析(方法與應用)》適合從事相關研究工作的人員參考閱讀。
作者簡介
易丹輝 中國人民大學統計學院教授、博士生導師。主要從事統計方法在經濟、金融、保險、醫療、管理等領域應用的研究。研究方向：風險管理與保險、預測與決策。
目次
第一章 趨勢模型
第一節 趨勢模型類型
第二節 模型選擇
第三節 參數估計
第四節 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 季節模型
第一節 季節性水平模型
第二節 季節性交乘趨向模型
第三節 季節性迭加趨向模型
第三章 ARMA模型
第一節 概述
第二節 時序特性的分析
第三節 ARMA模型及其改進
第四節 隨機時序模型的建立
第五節 時序模型預測
附錄3—A 平穩過程的定義
附錄3—B 時間序列自相關係數的公式
附錄3—C 偏自相關函數
附錄3—D 模型參數的估計
附錄3—E AIC的計算
第四章 ARCH類模型
第一節 單位根過程
第二節 ARCH模型的基本形式
第三節 廣義ARCH模型
第四節 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 兩序列的協整和誤差修正模型
第一節 含虛擬變量的回歸模型
第二節 Granger因果檢驗
第三節 協整含義及檢驗
第四節 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 非結構化VAR模型
第二節 脈沖響應與方差分解
第三節 結構VAR模型
第四節 向量誤差修正模型
附錄6—A 似無關回歸
第七章 Panel Data模型
第一節 模型的基本問題
第二節 固定效應模型
第三節 隨機效應模型
第四節 單位根檢驗與協整檢驗
附錄7—A 廣義最小二乘
附錄7—B 廣義矩估計
附表1 t分布表
附表2 F分布表
附表3 D．W．檢驗表
附表4 X2分布表
附表5 DF檢驗t統計量經驗概率分布表
附表6 Engle-Granger檢驗表
參考文獻
第一節 趨勢模型類型
第二節 模型選擇
第三節 參數估計
第四節 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 季節模型
第一節 季節性水平模型
第二節 季節性交乘趨向模型
第三節 季節性迭加趨向模型
第三章 ARMA模型
第一節 概述
第二節 時序特性的分析
第三節 ARMA模型及其改進
第四節 隨機時序模型的建立
第五節 時序模型預測
附錄3—A 平穩過程的定義
附錄3—B 時間序列自相關係數的公式
附錄3—C 偏自相關函數
附錄3—D 模型參數的估計
附錄3—E AIC的計算
第四章 ARCH類模型
第一節 單位根過程
第二節 ARCH模型的基本形式
第三節 廣義ARCH模型
第四節 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 兩序列的協整和誤差修正模型
第一節 含虛擬變量的回歸模型
第二節 Granger因果檢驗
第三節 協整含義及檢驗
第四節 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 非結構化VAR模型
第二節 脈沖響應與方差分解
第三節 結構VAR模型
第四節 向量誤差修正模型
附錄6—A 似無關回歸
第七章 Panel Data模型
第一節 模型的基本問題
第二節 固定效應模型
第三節 隨機效應模型
第四節 單位根檢驗與協整檢驗
附錄7—A 廣義最小二乘
附錄7—B 廣義矩估計
附表1 t分布表
附表2 F分布表
附表3 D．W．檢驗表
附表4 X2分布表
附表5 DF檢驗t統計量經驗概率分布表
附表6 Engle-Granger檢驗表
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