时间序列分析 总体经济与财务金融之应用PDF电子书下载

序 5

1绪论：经济理论与实证 18

1.1经济理论与实证研究 19

1.2一个简单的汇率模型 23

1.3估计检定与模型调校 28

1.4结论 29

2时间序列导论 32

2.1时间序列资料 33

2.2时间序列资料性质 36

基本概念 36

落后运算元 39

百分率与百分点 41

指数 42

时间序列的重要动差 45

2.3定态时间序列 47

弱定态时间序列 47

严格定态时间序列 48

2.4样本动差 49

2.5固定趋势 53

2.6季节性 56

2.7如何收集总体与财金时间序列资料 61

国际资料 61

台湾资料 62

2.8 EViews的使用简介 63

建立工作档 63

输入资料 64

重要指令 64

3定态时间序列Ⅰ：自我回归模型 68

3.1定态时间序列模型 69

3.2一阶自我回归模型 70

3.3 AR（1）模型之估计 73

3.4 AR（1）模型的预测 74

3.5 AR（1）模型之冲击反应函数 77

冲击反应函数 77

半衰期 80

3.6实例应用：购买力平价困惑 80

3.7 p阶自我回归模型 83

AR（p）模型 83

AR（p）模型之估计 86

AR（p）模型之预测 89

AR（p）模型之冲击反应函数 91

半衰期 92

3.8实例应用：估计AR（p）模型以及计算冲击反应函数与半衰期 92

3.9 Yule-Walker方程式 95

3.10附录 97

4定态时间序列Ⅱ：ARMA模型 102

4.1移动平均模型 103

4.2 ARMA模型 106

4.3 ARMA模型之估计 108

4.4 ARMA模型之预测以及冲击反应函数 110

4.5 Wold Representation定理 111

4.6实例应用：ARMA（p，q）模型之估计 112

5预测表现之评估 120

5.1评估预测表现 121

5.2Diebold-Mariano检定 122

5.3样本外预测 123

5.4样本外预测之实例 126

5.5样本外预测之应用 127

6单根与随机趋势 132

6.1定态与非定态自我回归模型 133

6.2非定态时间序列：带有趋势之序列 134

固定趋势 135

单根与随机趋势 136

6.3随机趋势造成的问题 138

小样本向下偏误 138

t-统计量的极限分配不为标准常态 139

虚假回归 140

6.4时间序列的单根检定 141

6.5实例应用：对汇率的单根检定 144

6.6 ADF检定的检定力 145

6.7其他单根检定 147

6.8如何处理时间序列的单根 150

6.9去除趋势后定态vs.差分后定态 151

6.10 Hodrick-Prescott分解 152

6.11追踪资料单根检定 154

常用的追踪资料单根检定 154

IPS追踪资料单根检定 156

追踪资料单根检定之性质 157

6.12实例应用：再探购买力平价困惑 158

单一时间序列单根检定 158

追踪资料单根检定 159

7结构性变动 168

7.1结构性变动 169

7.2检定结构性变动 170

变动点τ已知下的检定 170

7.3变动点τ未知下的检定 172

7.4检定结构性改变之实例 173

7.5变动点的估计 180

7.6结构性改变vs.随机趋势 181

8向量自我回归模型概论 186

8.1向量自我回归模型 187

8.2缩减式VAR 188

8.3结构式VAR 189

8.4递回式VAR 189

9缩减式VAR 194

9.1缩减式VAR 195

9.2缩减式VAR的估计 196

9.3缩减式VAR的落后期数选取 198

9.4缩减式VAR的预测 201

9.5缩减式VAR的应用：检定股票价格现值模型 203

9.6 Granger因果关系检定 206

Hall平赌假说 207

Granger因果关系不是真正因果关系的一个例子 208

样本外预测之Granger因果关系检定 210

9.7 Granger因果关系检定之实例应用 211

9.8附录 213

缩减式VAR的估计：SURE 213

Wald检定 215

10结构式向量自我回归Ⅰ：递回式VAR 220

10.1结构式VAR 221

10.2认定条件 222

常用基本假设 223

其他认定条件 224

10.3如何加入短期递回限制 225

10.4冲击反应函数 229

10.5变异数分解 232

10.6递回式VAR的EViews操作 235

认定（I—Do）与B 235

冲击反应函数 236

变异数分解 239

10.7递回式VAR的实例应用：央行在外汇市场的不对称干预 239

10.8延伸阅读 252

11结构式向量自我回归Ⅱ 258

11.1完全结构式VAR 259

11.2过度认定检定 259

11.3 Bernanke and Mihov （1998）对於货币政策的认定 260

Bernanke and Mihov （1998）的认定条件 263

B ernanke and Mihov （1998）的认定条件：另一个角度 267

Bernanke and Mihov （1998）的实证结果复制 269

11.4 Blanchard and Quah的长期限制认定条件 270

估计Do与B的第一种方法 275

估计Do与B的第二种方法 276

11.5实例应用：Blanchard and Quah的长期限制 276

11.6延伸阅读 278

12共整合与向量误差修正模型 284

12.1共整合关系 285

12.2共整合与共同随机趋势 288

12.3向量误差修正模型 289

12.4共整合分析 294

12.5共整合分析Ⅰ： Engle-Granger两阶段程序 295

共整合检定 295

估计共整合关系与向量误差修正模型 296

12.6共整合分析Ⅱ： Johansen程序 297

共整合检定， 297

12.7共整合分析的实例应用：利率期限结构 302

12.8关於共整合分析 310

12.9附录 312

以最大概似法估计共整合关系 312

13 ARCH-GARCH模型 318

13.1时间序列的波动性 319

13.2 ARCH模型 321

13.3 GARCH模型 324

13.4检定ARCH效果 324

13.5GARCH模型的扩充 325

GARCH-M模型 325

自积GARCH模型 326

指数GARCH模型 326

13.6 GARCH模型的最大概似估计 327

13.7 GARCH模型的实例应用：央行在外汇市场的干预 328

14蒙地卡罗模拟与Bootstrap 336

14.1蒙地卡罗模拟 337

14.2蒙地卡罗模拟的应用 339

应用Ⅰ：模拟AR（1）系数OLS估计式的小样本偏误 340

应用Ⅱ：模拟t检定的实证检定力与检定大小 341

14.3样本重抽法与Bootstrap 343

样本重抽法 343

Bootstrap简介 344

Bootstrap定义 346

模拟Bootstrap分配 350

无母数Bootstrap的实际执行方式 351

14.4 Bootstrap偏误与标准差 353

Bootstrap偏误 353

Bootstrap标准差 355

14.5 Bootstrap信赖区间 356

14.6 Bootstrap P-values（假设检定） 358

单尾检定 358

双尾检定 359

14.7回归模型的Bootstrap 359

残差Bootstrap 360

14.8 Bootstrapping长期追踪调查资料 362

14.9蒙地卡罗模拟与Bootstrap的实例应用 364

实例应用Ⅰ： AR（1）系数的Bootstrap偏误修正估计式 364

实例应用Ⅱ： VAR冲击反应函数的信赖区间 364

有关Boot-strap的延伸阅读 367

14.10附录 368

RATS程式模拟AR（1）系数OLS估计式的小样本偏误 368

GAUSS程式模拟t检定的实证检定力与检定大小 369

RATS程式模拟大样本渐近分配未尽理想之例子 371

RATS程式执行AR（1）估计式的偏误修正 372

15 时间序列中的AR回归模型 378

15.1时间序列渐近理论 379

15.2 AR系数估计式的大样本性质 382

15.3 Newey-West HAC估计式 385

16 DSGE模型 392

16.1 DSGE模型简介 393

不确定性与预期， 395

16.2一阶随机差分方程式 397

前瞻解 398

后顾解 398

前瞻解VS.后顾解 399

理性资产泡沫 399

结构式模型，缩减式模型与Lucas批判 400

16.3二阶随机差分方程式 402

16.4理性预期方程组 404

一阶随机差分方程组 404

二阶随机差分方程组 405

Binder-Pesaran求解法 406

16.5模型调校 411

16.6一个简单的实质景气循环模型 412

对数线性化 414

模型求解 418

16.7附录A： RATS程式 425

16.8附录B： Dynare外挂程式简介 432

直接线性化 439

对数线性化 441

参考文献 446

索引 459