[下载]时间序列分析（麻省理工学院，Guido M.Kuersteiner） [推广有奖]

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cjf0826 发表于 2009-11-20 17:36:54 |AI写论文

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题目：时间序列分析讲义

麻省理工学院，Guido M.Kuersteiner

*大小：上传文件的大小3.27M，多个PDF不知道总共有多少页。
*格式：PDF格式

Contents

第一讲引言
   本课主要在于为分析依次连续观察到的数据提供必要的工具。由于数据和新生成量不再
独立，标准的推论技巧需要进一步细化才能发挥作用。这就要求精确的极限理论必须考虑估
计量和检验统计量的渐进特征。理论上解决相关问题的可行方法取决于产生公式的机制，该
机制可以将观察出的非独立变量分解成独立的新生成量。这种机制即通常所说的时间序列模
型。尽管存在其他对参数依赖更少的模型，我们将主要立足于以下参数模型。
鉴于此，我们主要考虑诸如GNP、总消费等宏观经济时间序列。这些时间序列的典型
特征包括趋势行为、季节性和趋势循环成分等。明显这些概念很模糊并且事实上也不能单独
定义，但它们却构成了时间序列模型的基石。在具体的模型趋势行为尤为关键。如果数据没
有一定的稳定性（用更专业一点的话来讲，平稳性），则不可能展开进一步的推论。

第二讲平稳过程
   在本讲中我们关注狭义平稳过程模型，重点在于线性过程。金融时间序列的固定格式
具有明显的限制。然而线性时间序列通常是非线性模型的基石，同时线性模型容易精确处理
并具有明确优良的特征，以下将对此展开讨论。我们可以把线性时间序列模型定义成具有常
系数的线性差分方程。
   我们从介绍一些例子入手。随机过程最简单的例子只含有一个独立的观测值。从二阶
角度看，这会转化为不相关。

第三讲平稳过程的谱表示法

第四讲  预测与Wold分解

第五讲 ARMA模型的估计与规范表达

第6 讲多变量时间序列和VARs

第六讲关于VAR模型的更多结论

第七讲单根渐近和单根检验

第八讲共积（COINTEGRATION）

第九讲 GMM估计

还有一些数据、例子和问题集，太多了就不写目录了！

时间序列分析（麻省理工学院，Guido M.Kuersteiner）.rar (3.27 MB, 需要: 5 个论坛币) 本附件包括：
ps2_data_note.pdf
notesps1.pdf
ps2.pdf
ps1.pdf
exam2001.pdf
exam2000.pdf
exam199.pdf
ps_thy_sol.pdf
384lecture6ext.pdf
ps3sol.pdf
384lecture1.pdf
ps2sol.pdf
384lecture7.pdf
ps3.pdf
384lecture5.pdf
384lecture4.pdf
384lecture6.pdf
384lecture2.pdf
384lecture3.pdf
384lecture9.pdf
384lecture8.pdf
data1.pdf
SP_d.pdf