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楼主

低调橄榄 发表于 2010-8-31 17:47:41 |AI写论文

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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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2010-8-31 17:47:41 上传

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