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应用计量经济学：时间序列分析（第2版）

作　　者：（美）恩德斯（Enders，W.）　著，

出版社：高等教育出版社

出版时间：1999-10-1

版　　次：1

印刷时间：1999-10-1

I S B N：9787040193978

内容简介

　　本书涉及了应用计量经济学时间序列分析的最新发展成果，诸如样本区间外预测方法、非线性时间序列模型、Monte Carlo分析和自助法。本书运用宏观经济学、农业经济、国际金融、国际恐怖活动等诸多领域的大量案例来阐述这些方法的应用。
本书特点：运用真实的数据举倒，阐述关键概念；采用通俗易懂、由浅入深、循序渐进的方法估计时间序列；大量的问题和实证练习可以帮助读者练习本书提到的各种方法；强调差分方程的应用是分析所有时间序列模型的基础；

作者简介

　　沃尔特·恩德斯（Walter Enders），美国亚拉巴马州立大学的经济学教授，1975年他获得纽约哥伦比亚大学经济学博士学位。恩德斯博士最近的研究集中于时间序列模型在经济学和金融领域的发展与运用。

第1章　差分方程
1.1　时间序列模型
1.2　差分方程及解法
1.3　迭代法解方程
1.4　备选解法
1.5　蛛网模型
1.6　解齐次差分方程
1.7　求确定性过程的特解
1.8　待定系数法
1.9　滞后算子
1.10　总结
习题
尾注
附录1.1　虚根和deMoivre定理
附录1.2　高阶方程中的特征根
第2章　平稳时间序列模型
2.1　随机差分方程模型
2.2　自回归移动平均ARMA模型
2.3　平稳性
2.4　ARMA（p1g）模型的平稳性限制
2.5　自相关函数
2.6　偏自相关函数
2.7　平稳序列的样本自相关
2.8　Box—Jenkins模型筛选方法
2.9　预测性质
2.10　生产者物价指数（PPI）模型
2.11　季节性模型
2.12　总结
习题
尾注
附录2.1　MA（1）过程的估计
附录2.2　模型筛选准则
第3章　波动性建模
3.1　定式化的经济时间序列
3.2　ARCH过程
3.3　通货膨胀的ARCH和GARCH估计
3.4　实例：PPI的GARCH模型
3.5　风险的GARCH模型
3.6　ARCH—M模型
3.7　GARCH过程的其他特性
3.8　GARCH模型的最大似然估计
3.9　其他条件方差模型
3.10　估计纽约证券交易所综合指数
3.11　总结
习题
尾注
第4章　包含趋势的模型
4.1　确定性趋势和随机趋势
4.2　除去趋势
4.3　单位根与回归残差
4.4　Monte Carlo方法
4.5　DF检验
4.6　DF检验实例
4.7　扩展的DF检验
4.8　结构性变化
4.9　有效性与确定性回归变量
4.10　趋势和单变量分解
4.11　Panel单位根检验
4.12　总结
习题
尾注
附录　自助法
尾注
第5章　多方程时间序列模型
5.1　干扰分析
5.2　传递函数模型
5.3　估计传递函数
5.4　结构性多元估计的约束
5.5　向量自回归（VAR）介绍
5.6　估计和识别
5.7　脉冲响应函数
5.8　假设检验
5.9　简单的VAR实例：西班牙的恐怖事件和旅游业
5.10　结构性VAR
5.11　结构性分解实例
5.12　Blanchard和Quah分解
5.13　实例：分解实际汇率与名义汇率变动
5.14　总结
习题
尾注
第6章　协整与误差修正模型
6.1　单整变量的线性组合
6.2　协整与共同趋势
6.3　协整与误差修正模型
6.4　协整检验：Engle—Granger检验方法
6.5　协整检验：Engle—Granger检验方法演示
6.6　协整和购买力平价理论
6.7　特征根、秩与协整
6.8　假设检验
6.9　Johansen协整检验方法
6.10　一般到特殊建模方法
6.11　总结
习题
尾注
附录6.1　协整向量推导
附录6.2　特征根、平稳性与秩
第7章　非线性时间序列模型
7.1　线性与非线性调整
7.2　ARMA模型的简单扩展
7.3　极限自回归TAR模型
7.4　TAR的扩展形式与其他非线性模型
7.5　非线性检验
7.6　状态转换模型的估计
7.7　一般化的脉冲响应及其预测
7.8　单位根与非线性
7.9　总结
习题
尾注
统计表
参考文献
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