高等時(shí)間序列經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)

總前言
前言
第1章單位根過程
1.1簡(jiǎn)介
1.2單位根過程的定義
1.3維納過程
1.4泛函中心極限定理
1.5連續(xù)映照定理
1.6有關(guān)隨機(jī)游動(dòng)的極限分布
1.6.1幾個(gè)重要的極限
1.6.2隨機(jī)積分
1.6.3最小二乘估計(jì)T的極限分布
1.6.4tT統(tǒng)計(jì)量的極限分布
1.7帶常數(shù)項(xiàng)的隨機(jī)游動(dòng)
1.8有關(guān)單位根過程的極限分布
1.9時(shí)間序列的去勢(shì)
1.10近單位根過程
1.11本章小結(jié)
習(xí)題
第2章單位根過程的假設(shè)檢驗(yàn)
2.1簡(jiǎn)介
2.2迪基—福勒(DF)檢驗(yàn)法
2.2.1情況一和情況二的DF檢驗(yàn)法
2.2.2情況三和情況四的DF檢驗(yàn)法
2.2.3迪基—福勒(DF)檢驗(yàn)法小結(jié)
2.3菲利普斯—配榮(PP)檢驗(yàn)法
2.3.1情況二的PP檢驗(yàn)法
2.3.2情況一和情況四的PP檢驗(yàn)法
2.4增廣的迪基—福勒(ADF)檢驗(yàn)法
2.4.1P階自回歸過程
2.4.2情況二的ADF檢驗(yàn)法
2.4.3情況一和情況四的ADF檢驗(yàn)法
2.5本章小結(jié)
習(xí)題
第3章多變量單位根過程
3.1簡(jiǎn)介
3.2多變量單位根過程的極限定理
3.3含單位根的向量自回歸過程
3.3.1VAR(P)的表示形式
3.3.2不帶常數(shù)項(xiàng)的VAR(P)
3.3.3帶常數(shù)項(xiàng)的VAR(P)
3.4偽回歸
3.5偽回歸的糾正方法
3.6本章小結(jié)
習(xí)題
第4章同積過程的性質(zhì)和表示形式
4.1簡(jiǎn)介
4.2同積過程的主要特征
4.3同積過程的表示形式
4.3.1誤差修正形式
4.3.2三角表示形式
4.3.3同趨勢(shì)表示形式
4.4本章小結(jié)
習(xí)題
第5章同積過程的參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)——最小二乘方法
5.1同積向量的最小二乘估計(jì)
5.2同積關(guān)系的規(guī)范化
5.3多個(gè)同積向量
5.4檢驗(yàn)隨機(jī)向量的同積性
5.5同積向量的假設(shè)檢驗(yàn)
5.6對(duì)u1t和u2t的相關(guān)系數(shù)的糾正
5.7充分改進(jìn)的最小二乘估計(jì)
5.8本章小結(jié)
習(xí)題
第6章同積系統(tǒng)的最大似然方法
6.1簡(jiǎn)介
6.2同積過程與誤差修正過程
6.3典型相關(guān)
6.4ECM和集中的對(duì)數(shù)似然函數(shù)
6.5最大似然估計(jì)和典型相關(guān)分析
6.6參數(shù)矩陣丌的最大似然估計(jì)
6.7同積關(guān)系的假設(shè)檢驗(yàn)
6.8對(duì)同積向量的假設(shè)檢驗(yàn)
6.9對(duì)矩陣a的假設(shè)檢驗(yàn)
6.10本章小結(jié)
習(xí)題
第7章ARCH模型
7.1簡(jiǎn)介
7.2自回歸條件異方差過程(ARCH)的定義
7.3ARCH過程參數(shù)的最大似然估計(jì)
7.4非正態(tài)的ARCH(q)過程的最大似然估計(jì)
7.5ARCH模型的假設(shè)檢驗(yàn)
7.6廣義的ARCH模型——GARCH模型
7.6.1GARCH(1,1)過程
7.6.2GARCH回歸模型的參數(shù)估計(jì)
7.6.3GARCH模型的假設(shè)檢驗(yàn)
7.7ARCH模型的其他推廣形式
7.7.1指數(shù)的GARCH模型(EGARCH)
7.7.2向量的GARCH模型
7.7.3ARCH-M模型
7.8ARCH模型和隨機(jī)微分方程
7.9ARCH過程的綜合
7.10本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附表
索引