譯者序
作譯者簡介
前言
第1章差分方程1
本章學習目標1
導論1
1.1時間序列模型1
1.2差分方程及求解方法5
1.3迭代法求解方程7
1.4備選方法11
1.5蛛網模型14
1.6解齊次差分方程17
1.7求確定性過程的特解25
1.8待定係數法27
1.9滯後算子31
1.10總結33
習題34
第2章平穩時間序列模型36
本章學習目標36
2.1隨機差分方程模型36
2.2自迴歸移動平均ARMA模型38
2.3平穩性39
2.4ARMA(p,q)模型的平穩性限製42
2.5自相關函數46
2.6偏自相關函數50
2.7平穩序列的樣本自相關52
2.8Box-Jenkins模型篩選方法59
2.9預測性質62
2.10利率差模型68
2.11季節性模型75
2.12參數穩定性和結構變化80
2.13組閤預測84
2.14總結87
習題88
第3章波動性建模93
本章學習目標93
3.1定式化的經濟時間序列93
3.2ARCH和GARCH過程97
3.3通貨膨脹的ARCH和GARCH估計103
3.4GARCH模型的三個例子105
3.5風險的GARCH模型111
3.6ARCH-M模型112
3.7ARCH過程的其他性質114
3.8GARCH模型的最大似然估計119
3.9其他條件方差模型121
3.10估計紐約證券交易所100指數124
3.11多元GARCH模型129
3.12波動的脈衝響應133
3.13總結135
習題136
第4章包含趨勢的模型140
本章學習目標140
4.1確定性趨勢和隨機趨勢140
4.2去除趨勢146
4.3單位根與迴歸殘差151
4.4濛特卡洛方法154
4.5DF檢驗159
4.6DF檢驗實例161
4.7擴展的DF檢驗165
4.8結構性變化174
4.9有效性與確定性迴歸變量180
4.10有效性更好的檢驗182
4.11Panel單位根檢驗186
4.12趨勢和單變量分解189
4.13總結195
習題196
第5章多方程時間序列模型199
本章學習目標199
5.1乾擾分析200
5.2傳遞函數模型205
5.3估計傳遞函數213
5.4結構性多元估計的約束216
5.5嚮量自迴歸（VAR）介紹219
5.6估計和識彆223
5.7脈衝響應函數227
5.8假設檢驗233
5.9簡單的VAR實例：美國與國際恐怖事件238
5.10結構性VAR241
5.11結構性分解實例244
5.12過度識彆係統248
5.13Blanchard和Quah分解251
5.14實例：分解實際匯率與名義匯率變動255
5.15總結258
習題259
第6章協整與誤差修正模型264
本章學習目標264
6.1單整變量的綫性組閤264
6.2協整與共同趨勢270
6.3協整與誤差修正模型271
6.4協整檢驗：Engle-Granger檢驗方法277
6.5協整檢驗：Engle-Granger檢驗方法演示280
6.6協整和購買力平價理論283
6.7特徵根、秩與協整286
6.8假設檢驗291
6.9Johansen協整檢驗方法298
6.10誤差修正和ADL檢驗301
6.11三種方法的比較303
6.12總結306
習題306
第7章非綫性時間序列模型311
本章學習目標311
7.1綫性與非綫性調整311
7.2ARMA模型的簡單擴展313
7.3非綫性檢驗316
7.4門限自迴歸（TAR）模型321
7.5TAR的擴展形式325
7.6三個門限模型330
7.7平滑轉換模型335
7.8其他狀態轉換模型340
7.9平滑轉換自迴歸(STAR)模型的估計343
7.10一般化的脈衝響應及其預測346
7.11單位根與非綫性352
7.12更多內源性結構階355
7.13總結361
習題362
· · · · · · (收起)