《动态经济模型分析》求取 ⇩

第一编时间序列模型分析3

1 概论3

1．1 时间序列的定义与例子3

1．2 时间序列的图形表示3

1．3 由时间序列提出的一些问题9

1．4 关于时间序列的模型化9

2 季节模型的线性回归分析12

2．1 线性模型的一般形式12

2．2 分解的唯一性15

2．3 初始序列的转换16

2．4 最小二乘估计及其应用19

2．5 估计量的统计性质22

2．6 反常值的讨论25

2．7 误差的自相关性28

2．8 普通最小二乘法的两个不足34

3 滑动平均法36

3．1 基本方法36

3．2 复合滑动平均38

3．3 滑动平均的特征向量39

3．4 经滑动平均的白噪声变换45

3．5 算术平均51

3．6 由算术平均构造的滑动平均56

3．7 平滑回归59

3．8 压缩比约束条件下最小化的滑动平均研究64

3．9 滑动平均的系数分布66

3．10 重复的滑动平均71

3．11 序列极端值的处理与规则的改变74

4 指数平滑方法83

4．1 简单指数平滑83

4．2 双指数平滑88

4．3 广义指数平滑92

4．4 HOLT－WINTERS方法96

5．1 二阶平稳过程99

5 ARMA和ARIMA模型99

5．2 滞后与向前算子115

5．3 ARMA过程121

5．4 ARIMA过程145

6 博克思与詹金斯预测方法150

6．1 步骤的描述150

6．2 ARIMA模型的估计151

6．3 鉴别159

6．4 ARIMA模型的预测168

6．5 有关的补充174

7 随机过程与多维时间序列的基本概念183

7．1 概念183

第二篇随机过程与多维时间序列模型分析183

7．2 平稳过程184

7．3 线性过程192

8 时间序列模型的表达式199

8．1 ARMA表达式199

8．2 状态空间表示219

8．3 频率域235

9．估计与检验245

9．1 经验平均的极限分布246

9．2 极大似然估计254

9．3 检验269

9．4 在多维情形里的扩展283

10 动态宏观经济模型291

10．1 动态宏观经济模型的不同形式291

10．2 因果关系300

10．3 外生变量312

10．4 冲击变量与乘数322

11 趋势分量的研究329

11．1 趋势多项式序列的分解330

11．2 与模型结构的宏观计量经济应用的某些联系345

11．3 分式过程355

12 几种预期模型371

12．1 关于预期的概述372

12．2 现在变量的预期模型376

12．3 将来变量的预期模型384

12．4 含有几个预期的模型395

12．5 合理预期多变量模型的一些因素404

13 关于动态模型检验的研究409

13．1 对一个模型研究的概述409

13．2 因果关系的检验415

13．3 结构形式的存在性和外生变量的预确定性检验422

13．4 滞后形式的检验427

13．5 合理预期的检验432

13．6 趋势过程的统计性质，单位根与重积分的检验437

14．1 状态空间模型465

14 状态空间模型和卡尔曼滤波465

14．2 协方差的卡尔曼滤波467

14．3 预测476

14．4 信息的滤波478

14．5 平滑481

14．6 估计483

15 状态空间模型的应用488

15．1 对线性模型的应用488

15．2 对ARMA模型和ARIMA模型的应用492

15．3 不可观测分量模型496

15．4 不足资料情形的研究506

15．5 合理预期模型510