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第1章 基础工作与概述 1

1.1 引言 1

1.2 制定经济计量方案 1

1.3 获取数据 2

1.4 数据处理 4

1.5 各章概要 4

第2章 单变量时间序列分析 6

2.1 时间序列的特征 6

2.2 平稳性和单整随机过程 8

2.3 一些常用的时间序列模型 17

2.4 参数估计 24

2.5 模型设定 26

2.6 模型检测 31

2.7 单位根检验 42

2.8 单变量时间序列预测 54

2.9 实例 56

2.10 本章总结及展望 67

第3章 向量自回归与向量误差修正模型 68

3.1 引言 68

3.2 VAR与VECM 70

3.3 估计 73

3.4 模型设定 86

3.5 模型检测 96

3.6 VAR过程和VECM预测 109

3.7 格兰杰因果关系分析 113

3.8 一个实例 116

3.9 扩展讨论 122

第4章 结构向量自回归建模和脉冲响应 123

4.1 引言 123

4.2 模型 124

4.3 脉冲响应分析 128

4.4 结构参数估计 132

4.5 脉冲响应的统计推理 136

4.6 预测误差方差分解 140

4.7 实例 141

4.8 结论 150

第5章 条件异方差 152

5.1 经验价格过程的典型事实 152

5.2 单变量GARCH模型 153

5.3 多变量GARCH模型 165

第6章 平滑转换回归模型 172

6.1 引言 172

6.2 模型 172

6.3 建模过程 174

6.4 两个经验实例 181

6.5 最后总结 187

第7章 非参数时间序列模型 188

7.1 引言 188

7.2 局部线性估计 189

7.3 窗宽和滞后项选择 197

7.4 诊断 203

7.5 条件波动建模 204

7.6 局部线性季节模型 208

7.7 例1：美国平均周工作时间 210

7.8 例2：XETRA Dax指数 217

第8章 JMuITi软件 225

8.1 JMuITi介绍 225

8.2 JMuITi中的数字、日期和变量 226

8.3 数据集的处理 227

8.4 选择、转换和创建时间序列 229

8.5 JMuITi中的变量管理 231

8.6 为计量经济软件开发者们提供的注意事项 231

8.7 结论 233

参考文献 234

符号和缩写表 249