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时间序列分析-方法与应用-(第二版)

作者：易丹辉编著

出版社：中国人民大学出版社出版时间：2018-03-01

开本： 16开 页数： 242

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版权信息
本书特色
内容简介
目录
作者简介

时间序列分析-方法与应用-(第二版) 版权信息

ISBN：9787300254739
条形码：9787300254739 ; 978-7-300-25473-9
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
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时间序列分析-方法与应用-(第二版) 本书特色

本书分为四部分内容。*部分单变量时间序列分析，包括传统时序分析、随机时序分析、ARCH类模型；第二部分基于回归的多变量时序分析，包括含虚拟变量的回归模型、基于线性回归的协整和误差修正模型(ECM) ；第三部分基于AR的多变量时序分析，包括向量自回归模型(VAR)、结构向量自回归模型(SVAR)、向量误差修正模型(VECM)；第四部分截面数据和时序数据结合的多变量时序分析，主要是在经典线性回归模型基础上发展起来的各种Panel Data 模型。

时间序列分析-方法与应用-(第二版) 内容简介

本书分为四部分内容。**部分单变量时间序列分析，包括传统时序分析、随机时序分析、ARCH类模型；第二部分基于回归的多变量时序分析，包括含虚拟变量的回归模型、基于线性回归的协整和误差修正模型(ECM) ；第三部分基于AR的多变量时序分析，包括向量自回归模型(VAR)、结构向量自回归模型(SVAR)、向量误差修正模型(VECM)；第四部分截面数据和时序数据结合的多变量时序分析，主要是在经典线性回归模型基础上发展起来的各种Panel Data 模型。

时间序列分析-方法与应用-(第二版) 目录

**章传统时间序列分析模型
**节趋势模型类型和选择
第二节参数估计
第三节模型分析与评价
第四节季节模型

第二章 ARMA模型
**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

第三章 ARCH类模型
**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
第五节多元ARCH模型

第四章两序列的协整和误差修正模型
**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

第五章向量自回归模型
**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

第六章 Panel Data模型
**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

参考文献

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