中文版序
译者序
作译者简介
前言
第1章 差分方程
1.1 时间序列模型
1.2 差分方程及求解方法
1.3 迭代法求解方程
1.4 备选方法
1.5 蛛网模型
1.6 解齐次差分方程
1.7 求确定性过程的特解
1.8 待定系数法
1.9 滞后算子
1.1 0总结
习题
注释
附录1 A虚根和DeMoivre定理
附录1 B高阶方程中的特征根
第2章 平稳时间序列模型
2.1 随机差分方程模型
2.2 自回归移动平均ARMA模型
2.3 平稳性
2.4 ARMA（p，q）模型的平稳性限制
2.5 自相关函数
2.6 偏自相关函数
2.7 平稳序列的样本自相关
2.8 Box-Jenkins模型筛选方法
2.9 预测性质
2.10 利率差模型
2.11 季节性模型
2.12 参数稳定性和结构变化
2.13 总结
习题
注释
附录2AMA（1）过程的估计
附录2B模型筛选准则
第3章 波动性建模
3.1 定式化的经济时间序列
3.2 ARCH过程
3.3 通货膨胀的ARCH和GARCH估计…
3.4 GARCH模型的两个例子
3.5 风险的GARCH模型
3.6 ARCH-M模型
3.7 ARCH过程的其他性质
3.8 GARCH模型的最大似然估计
3.9 其他条件方差模型
3.1 0估计纽约证券交易所综合指数
3.1 1多元GARCH模型
3.1 2总结
习题
注释
附录3A多元GARCH模型
第4章 包含趋势的模型
4.1 确定性趋势和随机趋势
4.2 去除趋势
4.3 单位根与回归残差
4.4 蒙特卡洛方法
4.5 DF检验
4.6 DF检验实例
4.7 扩展的DF检验
4.8 结构性变化
4.9 有效性与确定性回归变量
4.1 0有效性更好的检验
4.1 1Panel单位根检验
4.1 2趋势和单变量分解
4.1 3总结
习题
注释
附录4A自助法
附录4B确定性回归变量的确定
注释
第5章 多方程时间序列模型
5.1 干扰分析
5.2 传递函数模型
5.3 估计传递函数
5.4 结构性多元估计的约束
5.5 向量自回归介绍
5.6 估计和识别
5.7 脉冲响应函数
5.8 假设检验
5.9 简单的VAR实例：西班牙的恐怖
事件和旅游业
5.1 0结构性VAR
5.1 1结构性分解实例
5.1 2Blanchard-Quah分解
5.1 3实例：分解实际汇率与名义汇率
变动
5.1 4总结
习题
注释
第6章 协整与误差修正模型
6.1 单整变量的线性组合
6.2 协整与共同趋势
6.3 协整与误差修正模型
6.4 协整检验：Engle-Granger检验
方法
6.5 协整检验：Engle-Granger检验
方法演示
6.6 协整和平价购买力理论
6.7 特征根、秩与协整
6.8 假设检验
6.9 Johansen协整检验方法
6.1 0误差修正和ADL检验
6.1 1三种方法的比较
6.1 2总结
习题
注释
附录6A特征根、平稳性与秩
附录6B协整向量推导
第7章 非线性时间序列模型
7.1 线性与非线性调整
7.2 ARMA模型的简单扩展
7.3 非线性检验
7.4 门限自回归模型
7.5 TAR的扩展形式
7.6 三个门限模型
7.7 平滑转换模型
7.8 其他状态转换模型
7.9 平滑转换自回归模型的估计
7.10 一般化的脉冲响应及其预测
7.11 单位根与非线性
7.12 总结
习题
注释
统计表
参考文献
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