【书名】 Time Series for Macroeconomics and Finance
【作者】 John H. Cochrane
【出版社】
【版本】英文
【出版日期】2005
【文件格式】PDF
【文件大小】0.8mb
【页数】136页
【ISBN出版号】
【资料类别】Econometrics
【市面定价】
【扫描版还是影印版】清晰扫描版
【是否缺页】完整
【关键词】Time Series;Macroeconomics;Financial Econometrics
【内容简介】时间序列在宏观经济的应用!
【目录】
1 Preface 7
2 What is a time series? 8
3 ARMAmodels 10
3.1 White noise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
3.2 Basic ARMAmodels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.3 Lag operators and polynomials . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.4 Multivariate ARMAmodels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.5 Problems and Tricks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4 The autocorrelation and autocovariance functions. 21
4.1 Definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
4.2 Autocovariance and autocorrelation of ARMA processes. . . . 22
4.2.1 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.3 A fundamental representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.4 Admissible autocorrelation functions . . . . . . . . . . . . . . 27
4.5 Multivariate auto- and cross correlations. . . . . . . . . . . . . 30
5 Prediction and Impulse-Response Functions 31
5.1 Predicting ARMAmodels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.2 State space representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5.3 Impulse-response function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
6 Stationarity and Wold representation 40
6.1 Definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
6.2 Conditions for stationary ARMA’s . . . . . . . . . . . . . . . 41
6.3 Wold Decomposition theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
6.4 The Wold MA(∞) as another fundamental representation . . . 46
7 VARs: orthogonalization, variance decomposition, Granger
causality 48
7.1 Orthogonalizing VARs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
7.2 Variance decompositions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
7.3 VAR’s in state space notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
7.4 Tricks and problems: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
7.5 Granger Causality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
8 SpectralRepresentation 67
8.1 Facts about complex numbers and trigonometry . . . . . . . . 67
8.2 Spectral density . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
8.3 Filtering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
8.4 Relation between Spectral, Wold, and Autocovariance representations
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
9 Spectral analysis infinite samples 89
9.1 Finite Fourier transforms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
9.2 Band spectrumregression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
9.3 Cram´er or Spectral representation . . . . . . . . . . . . . . . . 96
9.4 Estimating spectral densities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
10 Unit Roots 106
10.1 RandomWalks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
10.2 Motivations for unit roots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
10.3 Unit root and stationary processes . . . . . . . . . . . . . . . 110
10.4 Summary of a(1) estimates and tests. . . . . . . . . . . . . . . 119
11 Cointegration 122
11.1 Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
11.2 Cointegrating regressions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
11.3 Representation of cointegrated system. . . . . . . . . . . . . . 124
11.4 Useful representations for running cointegrated VAR’s . . . . . 129
11.5 An Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
11.6 Cointegration with drifts and trends . . . . . . . . . . . . . . . 134
【原创书评】
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