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时间序列分析回归技术  第2版
时间序列分析回归技术  第2版

时间序列分析回归技术 第2版PDF电子书下载

数理化

  • 电子书积分:9 积分如何计算积分?
  • 作 者:查尔斯·W.奥斯特罗姆,温方棋著
  • 出 版 社:格致出版社;上海人民出版社
  • 出版年份:2017
  • ISBN:9787543226807
  • 页数:158 页
图书介绍:本书的主要讲授了对依时序排列的长时间段数据进行回归分析的数学方法。由简单的一阶自相关过程扩展到高阶、平滑且包含混合误差的过程,并阐释了解决自相关问题的估计步骤。在书中,作者讨论了包括Cochrane-Orcutt法、Prais-Winsten法、Hildreth-Lu法和Beach-McKinnon法在内的几种实用的广义最小二乘法,并展示了利用SPSS、TSP和SAS等软件进行数据处理的例子。除此之外,本书还讨论了Box-Jenkins法和经典回归方法的比较、内生与外生滞后变量、事前与事后预测等主题。
《时间序列分析回归技术 第2版》目录

序 1

第1章 导言 1

第2章 时间序列回归分析:无滞后项实例 5

第1节 比率目标假设 7

第2节 误差项 10

第3节 时间序列回归模型 17

第4节 无自相关假设 20

第5节 违反无自相关假设的后果 26

第6节 自相关的常规检验 34

第7节 一种替代性的估计方法 39

第8节 EGLS估计(以一阶自相关过程为例) 44

第9节 小样本特性 49

第10节 比率目标假设再回顾 52

第11节 向多元回归扩展 59

第12节 结论 61

第3章 替代性时间依赖过程 63

第1节 替代性过程 66

第2节 检验高阶过程 73

第3节 过程识别 77

第4节 估计 81

第5节 结论 89

第4章 时间序列回归分析:滞后项实例 91

第1节 分布式的滞后模型 93

第2节 滞后内生变量 96

第3节 用滞后内生变量来检验模型中的自相关 104

第4节 估计 106

第5节 EGLS估计 107

第6节 改良型比率目标模型 113

第7节 对分布式滞后模型的解释 115

第8节 结论 119

第5章 预测 121

第1节 预测误差 125

第2节 预测生成 129

第3节 修正预测方程 132

第4节 预测评估 135

第5节 案例:预测美国国防开支 140

第6节 结论 146

第6章 总结 147

附录 149

注释 151

参考文献 154

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