第1章 差分方程 1
1.1时间序列模型 1
1.2差分方程及求解方法 5
1.3迭代法求解方程 7
1.4备选方法 11
1.5蛛网模型 14
1.6解齐次差分方程 16
1.7求确定性过程的特解 23
1.8待定系数法 25
1.9滞后算子 29
1.10总结 31
习题 32
注释 33
附录1A虚根和De Moivre定理 33
附录1B高阶方程中的特征根 34
第2章 平稳时间序列模型 36
2.1随机差分方程模型 36
2.2自回归移动平均ARMA模型 38
2.3平稳性 39
2.4 ARMA（p，q）模型的平稳性限制 42
2.5自相关函数 46
2.6偏自相关函数 49
2.7平稳序列的样本自相关 51
2.8Box-Jenkins模型筛选方法 59
2.9预测性质 61
2.10利率差模型 67
2.11季节性模型 73
2.12参数稳定性和结构变化 78
2.13总结 82
习题 83
注释 87
附录2A MA（1）过程的估计 87
附录2B 模型筛选准则 88
第3章 波动性建模 91
3.1定式化的经济时间序列 91
3.2 ARCH过程 94
3.3通货膨胀的ARCH和GARCH估计 100
3.4 GARCH模型的两个例子 103
3.5风险的GARCH模型 106
3.6 ARCH-M模型 108
3.7 ARCH过程的其他性质 110
3.8 GARCH模型的最大似然估计 115
3.9其他条件方差模型 116
3.10估计纽约证券交易所综合指数 119
3.11多元GARCH模型 124
3.12总结 128
习题 129
注释 131
附录3A多元GARCH模型 132
第4章 包含趋势的模型 136
4.1确定性趋势和随机趋势 136
4.2去除趋势 142
4.3单位根与回归残差 147
4.4蒙特卡洛方法 150
4.5 DF检验 155
4.6 DF检验实例 157
4.7扩展的DF检验 161
4.8结构性变化 170
4.9有效性与确定性回归变量 176
4.10有效性更好的检验 179
4.11 Panel单位根检验 183
4.12趋势和单变量分解 186
4.13总结 193
习题 194
注释 196
附录4A自助法 197
附录4B确定性回归变量的确定 200
注释 203
第5章 多方程时间序列模型 204
5.1干扰分析 204
5.2传递函数模型 210
5.3估计传递函数 218
5.4结构性多元估计的约束 221
5.5向量自回归介绍 223
5.6估计和识别 228
5.7脉冲响应函数 231
5.8假设检验 237
5.9简单的VAR实例：西班牙的恐怖事件和旅游业 242
5.10结构性VAR 245
5.11结构性分解实例 248
5.12 Blanchard-Quah分解 255
5.13实例：分解实际汇率与名义汇率变动 259
5.14总结 262
习题 263
注释 266
第6章 协整与误差修正模型 268
6.1单整变量的线性组合 268
6.2协整与共同趋势 273
6.3协整与误差修正模型 274
6.4协整检验：Engle-Granger检验方法 280
6.5协整检验：Engle-Granger检验方法演示 282
6.6协整和平价购买力理论 286
6.7特征根、秩与协整 288
6.8假设检验 294
6.9 Johansen协整检验方法 300
6.10误差修正和ADL检验 303
6.11三种方法的比较 305
6.12总结 308
习题 309
注释 312
附录6A特征根、平稳性与秩 313
附录6B协整向量推导 318
第7章 非线性时间序列模型 320
7.1线性与非线性调整 320
7.2 ARMA模型的简单扩展 322
7.3非线性检验 324
7.4门限自回归模型 328
7.5TAR的扩展形式 333
7.6三个门限模型 337
7.7平滑转换模型 342
7.8其他状态转换模型 345
7.9平滑转换自回归模型的估计 348
7.10一般化的脉冲响应及其预测 351
7.11单位根与非线性 357
7.12总结 360
习题 361
注释 363
统计表 364
参考文献 368