时间序列分析-方法与应用-(第二版)

本书特色

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本书分为四部分内容。*部分单变量时间序列分析，包括传统时序分析、随机时序分析、ARCH类模型；第二部分基于回归的多变量时序分析，包括含虚拟变量的回归模型、基于线性回归的协整和误差修正模型(ECM) ；第三部分基于AR的多变量时序分析，包括向量自回归模型(VAR)、结构向量自回归模型(SVAR)、向量误差修正模型(VECM)；第四部分截面数据和时序数据结合的多变量时序分析，主要是在经典线性回归模型基础上发展起来的各种Panel Data 模型。

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作者简介

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易丹辉 中国人民大学统计学院教授、博士生导师。研究方向：风险管理与保险、预测与决策。主要从事统计方法在经济、金融、保险、医疗、管理等领域应用的研究。讲授统计预测、预测动态、实验设计、金融风险分析技术、时间序列分析、数据挖掘技术及应用等课程。

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目录

**章 传统时间序列分析模型**节 趋势模型类型和选择第二节 参数估计第三节 模型分析与评价第四节 季节模型第二章 ARMA模型**节 概述第二节 时序特性的分析第三节 ARMA模型及其改进第四节 随机时序模型的建立第五节 时序模型预测第三章 ARCH类模型**节 单位根过程第二节 ARCH模型的基本形式第三节 广义ARCH模型第四节 ARCH模型的拓广形式第五节 多元ARCH模型第四章 两序列的协整和误差修正模型**节 含虚拟变量的回归模型第二节 Granger因果检验第三节 协整含义及检验第四节 误差修正模型第五章 向量自回归模型**节 非结构化VAR模型第二节 脉冲响应与方差分解第三节 结构VAR模型第四节 向量误差修正模型第六章 Panel Data模型**节 模型的基本问题第二节 固定效应模型第三节 随机效应模型第四节 单位根检验与协整检验参考文献

封面

书名:时间序列分析-方法与应用-(第二版)

作者:易丹辉

页数:242

定价:¥36.0

出版社:中国人民大学出版社

出版日期:2018-03-01

ISBN:9787300254739

PDF电子书大小:37MB 高清扫描完整版