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    該商品所屬分類:研究生 -> 公共課
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    【作者】 (美)恩德斯(Enders,W) 著,杜江,謝志超 譯 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  公共課 
    【出版社】高等教育出版社 
    【ISBN】9787040193978
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787040193978
    作者:(美)恩德斯(Enders,W.)著,杜江,謝志超譯

    出版社:高等教育出版社
    出版時間:1999年10月 

        
        
    "
    編輯推薦
    建立回歸分析初步了解的基礎上,本書對時間序列分析進行了由淺入深的介紹,展現了如何利用**方法對經濟數據建模,從而進行預測、分析和假設檢驗。
    本書涉及了應用計量經濟學時間序列分析的**發展成果,諸如樣本區間外預測方法、非線性時間序列模型、Monte Carlo分析和自助法。本書運用宏觀經濟學、農業經濟、國際金融、國際恐怖活動等諸多領域的大量案例來闡述這些方法的應用。
    本書特點:運用真實的數據舉倒,闡述關鍵概念;采用通俗易懂、由淺入深、循序漸進的方法估計時間序列;大量的問題和實證練習可以幫助讀者練習本書提到的各種方法;強調差分方程的應用是分析所有時間序列模型的基礎;本書所使用的各種數據序列、MATLAB/GAUSS等相關軟件的程序指南都可以從本書網頁www.cba.ua.edu/~wenders中獲取。 
    內容簡介
    本書共7章。第1章主要講述差分方程。第2章主要討論平穩時間序列模型的建模以及預測等。第3章討論不同形式的ARCH模型。第4章著重討論序列的單位根檢驗方法。第5章時間序列模型,主要闡述向量自回歸(VA R)分析方法,包括脈衝響應函數、方差分解等。第6章討論協整的檢驗方法和誤差修正模型。第7章主要討論非線性時間序列模型。本書在每一章中都以簡單的例子人手,逐步推廣到較為復雜的模型,並提供了詳盡的步驟和說明。為了鞏固和消化內容,每章還提供了練習。
    本書是以回歸分析的讀者為對像而設計的,適合作為經濟學、金融學、統計學等專業本科高年級學生和研究生教材。
    作者簡介
    沃爾特·恩德斯(Walter Enders),美國亞拉巴馬州立大學的經濟學教授,1975年他獲得紐約哥倫比亞大學經濟學博士學位。恩德斯博士近的研究集中於時間序列模型在經濟學和金融領域的發展與運用。他已經在許多期刊上發表了多篇論文,這些期刊包括:Review of Economy and
    目錄
    第1章差分方程
    1.1時間序列模型
    1.2差分方程及解法
    1.3迭代法解方程
    1.4備選解法
    1.5蛛網模型
    1.6解齊次差分方程
    1.7求確定性過程的特解
    1.8待定繫數法
    1.9滯後算子
    1.10總結
    習題
    尾注
    附錄1.1虛根和deMoivre定理第1章差分方程
    1.1時間序列模型
    1.2差分方程及解法
    1.3迭代法解方程
    1.4備選解法
    1.5蛛網模型
    1.6解齊次差分方程
    1.7求確定性過程的特解
    1.8待定繫數法
    1.9滯後算子
    1.10總結
    習題
    尾注
    附錄1.1虛根和deMoivre定理
    附錄1.2高階方程中的特征根
    第2章平穩時間序列模型
    2.1隨機差分方程模型
    2.2自回歸移動平均ARMA模型
    2.3平穩性
    2.4ARMA(p1g)模型的平穩性限制
    2.5自相關函數
    2.6偏自相關函數
    2.7平穩序列的樣本自相關
    2.8Box—Jenkins模型篩選方法
    2.9預測性質
    2.10生產者物價指數(PPI)模型
    2.11季節性模型
    2.12總結
    習題
    尾注
    附錄2.1MA(1)過程的估計
    附錄2.2模型篩選準則
    第3章波動性建模
    3.1定式化的經濟時間序列
    3.2ARCH過程
    3.3通貨膨脹的ARCH和GARCH估計
    3.4實例:PPI的GARCH模型
    3.5風險的GARCH模型
    3.6ARCH—M模型
    3.7GARCH過程的其他特性
    3.8GARCH模型的似然估計
    3.9其他條件方差模型
    3.10估計紐約證券交易所綜合指數
    3.11總結
    習題
    尾注
    第4章包含趨勢的模型
    4.1確定性趨勢和隨機趨勢
    4.2除去趨勢
    4.3單位根與回歸殘差
    4.4Monte Carlo方法
    4.5DF檢驗
    4.6DF檢驗實例
    4.7擴展的DF檢驗
    4.8結構性變化
    4.9有效性與確定性回歸變量
    4.10趨勢和單變量分解
    4.11Panel單位根檢驗
    4.12總結
    習題
    尾注
    附錄自助法
    尾注
    第5章多方程時間序列模型
    5.1干擾分析
    5.2傳遞函數模型
    5.3估計傳遞函數
    5.4結估計的約束
    5.5向量自回歸(VAR)介紹
    5.6估計和識別
    5.7脈衝響應函數
    5.8假設檢驗
    5.9簡單的VAR實例:西班牙的恐怖事件和旅遊業
    5.10結構性VAR
    5.11結構性分解實例
    5.12Blanchard和Quah分解
    5.13實例:分解實際彙率與名義彙率變動
    5.14總結
    習題
    尾注
    第6章協整與誤差修正模型
    6.1單整變量的線性組合
    6.2協整與共同趨勢
    6.3協整與誤差修正模型
    6.4協整檢驗:Engle—Granger檢驗方法
    6.5協整檢驗:Engle—Granger檢驗方法演示
    6.6協整和購買力平價理論
    6.7特征根、秩與協整
    6.8假設檢驗
    6.9Johansen協整檢驗方法
    6.10一般到特殊建模方法
    6.11總結
    習題
    尾注
    附錄6.1協整向量推導
    附錄6.2特征根、平穩性與秩
    第7章非線性時間序列模型
    7.1線性與非線性調整
    7.2ARMA模型的簡單擴展
    7.3極限自回歸TAR模型
    7.4TAR的擴展形式與其他非線性模型
    7.5非線性檢驗
    7.6狀態轉換模型的估計
    7.7一般化的脈衝響應及其預測
    7.8單位根與非線性
    7.9總結
    習題
    尾注
    統計表
    參考文獻
    索引


     
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