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楼主: pushao
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[学科前沿] [下载]宏观经济与金融时间序列(英文) [推广有奖]

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pushao 发表于 2007-12-22 02:04:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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<p> 183362.pdf (754.37 KB, 需要: 5 个论坛币) </p><p><strong>Author: John H. Cochrane from Uchicago.</strong></p><p><strong>  </strong></p><p><strong>  </strong></p><p><font color="#0000ff"><strong>3楼</strong>有此附件的详细说明,请大家参考</font></p>

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关键词:金融时间序列 时间序列 宏观经济 uchicago Cochrane 英文

三木 发表于 2008-1-3 10:41:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

It is good!

做人要厚道。

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zs3644 发表于 2008-1-4 02:25:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

【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】
    刚刚在论坛上发现一本非常好的关于时间序列的书籍,没想到这么快又看到一本!这本书全篇都非常明确的介绍了重要的关于时间序列的相关内容,而应用就是贯穿于每个重要内容之中,使理论和应用特别贴近。值得一提的是,这本书的数理推导非常出色,可见作者功力的深厚。这本书绝对值得大家仔细读读!
    另外给大家一个信息,2007年我国的基本定级杂志基本每期都有一篇到两篇关于时间序列的内容,尤其以VAR居多!而这本书关于VAR的讲解非常明确!就说这么多了,谢谢!

大白若辱,大方无隅,大器晚成,大音希声,大象无形

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RAY9 发表于 2008-1-4 15:03:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

呵呵,这个讲义在论坛被贴过N遍了吧?!而且它可以从John H. Cochrane的主页免费下载!!!

 http://faculty.chicagogsb.edu/john.cochrane/research/Papers/time_series_book.pdf

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RAY9 发表于 2008-1-4 15:06:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

“值得一提的是,这本书的数理推导非常出色,可见作者功力的深厚。”

————呵呵,严格来说,Cochrane的讲义基本没有严格的数理推导。如果看数理推导的话还是去看汉密尔顿的教科书。

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pushao 发表于 2008-1-5 22:56:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

楼上非常用心,把目录都帮我贴出来了,谢过!~

一切的成功都源于一个梦想和毫无根据的自信!

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liangqian123 发表于 2010-6-17 22:55:48 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
很好的东西啊

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