时间序列分析 总体经济与财务金融之应用PDF格式文档图书下载

序 5

1时间序列导论 16

1.1时间序列资料 17

1.2时间序列资料性质 19

基本概念 19

落后运算元 20

时间序列的重要动差， 23

1.3定态时间序列 24

1.4固定趋势 30

1.5季节性 33

1.6如何收集总体与财金时间序列资料 38

国际资料 38

台湾资料 39

1.7 EViews的使用简介 39

建立工作档 40

输入资料 40

重要指令 41

2定态时间序列Ⅰ：自我回归模型 44

2.1定态时间序列模型 45

2.2一阶自我回归模型 46

2.3 AR（1）模型之估计 49

2.4 AR（1）模型的预测 50

2.5 AR（1）模型之冲击反应函数 53

冲击反应函数 53

半衰期 56

2.6实例应用：购买力平价困惑 56

2.7 p阶自我回归模型 59

AR（p）模型 59

AR（p）模型之估计 62

AR（p）模型之预测 65

AR（p）模型之冲击反应函数 67

半衰期 68

2.8实例应用：估计AR（p）模型以及计算冲击反应函数与半衰期 68

2.9 Yule-Walker方程式 71

2.10附录 73

3定态时间序列Ⅱ：ARMA模型 78

3.1移动平均模型 79

3.2 ARMA模型 80

3.3 ARMA模型之估计 82

3.4 ARMA模型之预测以及冲击反应函数 84

3.5 Wold Representation定理 85

3.6实例应用：ARMA（p，q）模型之估计 86

4预测表现之评估 94

4.1评估预测表现 95

4.2Diebold-Mariano检定 96

4.3样本外预测 97

4.4样本外预测之实例 100

4.5样本外预测之应用 101

5单根与随机趋势 106

5.1定态与非定态自我回归模型 107

5.2非定态时间序列：带有趋势之序列 108

固定趋势 109

单根与随机趋势 110

5.3随机趋势造成的问题 111

小样本向下偏误 111

t-统计量的极限分配不为标准常态 112

虚假回归 113

5.4时间序列的单根检定 114

5.5实例应用：对汇率的单根检定 115

5.6 ADF检定的检定力 116

5.7其他单根检定 118

5.8如何处理时间序列的单根 121

5.9去除趋势后定态vs.差分后定态 122

5.10 Hodrick-Prescott分解 123

5.11追踪资料单根检定 125

常用的追踪资料单根检定 125

IPS追踪资料单根检定 127

追踪资料单根检定之性质 127

5.12实例应用：再探购买力平价困惑 129

单一时间序列单根检定 129

追踪资料单根检定 130

6结构性变动 138

6.1结构性变动 139

6.2检定结构性变动 140

变动点τ已知下的检定 140

6.3变动点τ未知下的检定 142

6.4检定结构性改变之实例 143

6.5变动点的估计 150

6.6结构性改变vs.随机趋势 152

7向量自我回归模型概论 158

7.1向量自我回归模型 159

7.2缩减式VAR 160

7.3结构式VAR 161

7.4递回式VAR 161

8缩减式VAR 166

8.1缩减式VAR 167

8.2缩减式VAR的估计 168

8.3缩减式VAR的落后期数选取 172

8.4缩减式VAR的预测 173

8.5缩减式VAR的应用：检定股票价格现值模型 175

8.6 Granger因果关系检定 178

Hall平赌假说 179

Granger因果关系不是真正因果关系的一个例子 181

样本外预测之Granger因果关系检定 182

8.7 Granger因果关系检定之实例应用 183

8.8附录 185

缩减式VAR的估计：SURE 185

Wald检定 187

9结构式向量自我回归Ⅰ：递回式VAR 192

9.1结构式VAR 193

9.2认定条件 195

常用基本假设，196其他认定条件， 196

9.3如何加入短期递回限制 197

9.4冲击反应函数 201

9.5变异数分解 204

9.6递回式VAR的实例应用 207

认定（I-Do）-1与B 207

冲击反应函数 208

变异数分解 211

9.7延伸阅读 211

10结构式向量自我回归Ⅱ 216

10.1完全结构式VAR 217

10.2过度认定检定 217

10.3 Bernanke and Mihov （1998）对於货币政策的认定 218

10.4 Blanchard and Quah的长期限制认定条件 225

估计Do与B的第一种方法 228

估计Do与B的第二种方法 229

10.5实例应用：Blanchard and Quah的长期限制 229

10.6延伸阅读 231

11共整合与向量误差修正模型 238

11.1共整合关系 239

11.2共整合与共同随机趋势 242

11.3向量误差修正模型 243

11.4共整合分析 248

11.5共整合分析Ⅰ： Engle-Granger两阶段程序 248

共整合检定 248

估计共整合关系与向量误差修正模型 249

11.6共整合分析Ⅱ： Johansen程序 251

共整合检定 251

11.7共整合分析的实例应用：利率期限结构 255

11.8关於共整合分析 263

11.9附录 265

以最大概似法估计共整合关系 265

12 ARCH-GARCH模型 272

12.1时间序列的波动性 273

12.2 ARCH模型 275

12.3 GARCH模型 278

12.4检定ARCH效果 278

12.5 GARCH模型的扩充 279

GARCH-M模型 279

自积GARCH模型 280

指数GARCH模型 280

12.6 GARCH模型的最大概似估计 281

12.7 GARCH模型的实例应用：央行在外汇市场的干预 282

13蒙地卡罗模拟与Bootstrap 292

13.1蒙地卡罗模拟 293

13.2蒙地卡罗模拟的应用 295

应用Ⅰ：模拟AR（1）系数OLS估计式的小样本偏误 296

应用Ⅱ：模拟t检定的实证检定力与检定大小 297

13.3样本重抽法与Bootstrap 299

样本重抽法 299

Bootstrap简介 300

Bootstrap定义 302

模拟Bootstrap分配 306

无母数Bootstrap的实际执行方式 307

13.4 Bootstrap偏误与标准差 309

Bootstrap偏误 309

Bootstrap标准差 311

13.5 Bootstrap信赖区间 312

13.6 Bootstrp P-values（假设检定） 314

单尾检定 314

双尾检定 315

13.7回归模型的Bootstrap 315

残差Bootstrap， 316

13.8 Bootstrapping长期追踪调查资料 318

13.9蒙地卡罗模拟与Bootstrap的实例应用 320

实例应用Ⅰ： AR（1）系数的Bootstrap偏误修正估计式 320

实例应用Ⅱ： VAR冲击反应函数的信赖区间 320

有关Boot-strap的延伸阅读 323

13.10附录 324

RATS程式模拟AR（1）系数OLS估计式的小样本偏误 324

GAUSS程式模拟t检定的实证检定力与检定大小 326

RATS程式模拟大样本渐近分配未尽理想之例子 328

RATS程式执行AR（1）估计式的偏误修正 331

14时间序列中的AR回归模型 338

14.1时间序列渐近理论 339

14.2 AR系数估计式的大样本性质 342

14.3 Newey-West HAC估计式 345

参考文献 352

索引 361

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