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目录第1章:时间序列模型1.1随机过程、时间序列定义1.2时间序列(ARIMA)模型的分类1.3自相关函数1.4偏自相关函数1.5时间序列模型的建立与预测(识别、参数估计、诊断检验、预测)1.6ARIMA模型案例分析1.7季节时间序 ...
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目录
第1章:时间序列模型
1.1 随机过程、时间序列定义
1.2 时间序列(ARIMA)模型的分类
1.3 自相关函数
1.4 偏自相关函数
1.5 时间序列模型的建立与预测(识别、参数估计、诊断检验、预测)
1.6 ARIMA模型案例分析
1.7 季节时间序列(SARIMA)模型
1.8 SARIMA模型案例分析与预测
1.9 回归与时间序列组合模型分析与预测
第2章:时间序列模型
2.1 单积性
2.2单积过程的统计特征
2.3 虚假回归
2.4 维纳过程、数量级概念、单积过程统计量的极限分布
2.5 虚假回归统计量的极限分布和有限分布
第3章:单位根检验
3.1 四种典型的非平稳随机过程
3.2 DF统计量和t统计量的分布特征
3.3 DF统计量的有限样本分布特征总结
3.4 进一步讨论
3.5 单位根检验
3.6单位根检验的EViews操作
3.7 单位根检验举例
3.8 结构突变与单位根检验
第4章:协整与ECM模型
4.1 协整概念
4.2 EG两步法
4.3协整检验
4.4案例分析
第5章:VAR模型与协整
5.1向量自回归(VAR)模型定义
5.2 VAR模型稳定的条件
5.3 VAR模型的稳定性(stability)特征
5.4 VAR模型滞后期k的选择
5.5 VAR模型的脉冲响应函数和方差分解
5.6格兰杰非因果性检验
5.7 VAR模型与协整
5.8 单位根与P 降秩的关系。
5.9 VAR模型中协整向量的估计与检验
5.10案例分析
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