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本書分爲四部分內容。第一部分單變量時間序列分析，包括傳統時序分析、隨機時序分析、ARCH類模型；第二部分基于回歸的多變量時序分析，包括含虛擬變量的回歸模型、基于綫性回歸的協整和誤差修正模型(ECM)；第三部分基于AR的多變量時序分析，包括向量自回歸模型(VAR)、結構向量自回歸模型(SVAR)、向量誤差修正模型(VECM)；第四部分截面數據和時序數據結合的多變量時序分析，主要是在經典綫性回歸模型基礎上發展起來的各種PanelData模型。
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