目录 1
第1章 引言 1
1.1 基本概念 1
1.2 简单的描述性技术 4
1.2.1 趋势 5
1.2.2 季节循环 9
1.3 变换 10
1.4 例子 10
1.5 小结 15
1.6 习题 16
第2章 概率模型 18
2.1 简介 18
2.2 随机过程 18
2.3 例子 21
2.4 样本相关函数 22
2.5 习题 24
第3章 自回归滑动平均模型 26
3.1 简介 26
3.2 滑动平均模型 26
3.3 回归模型 28
3.3.1 因果和平稳二象性 29
3.3.2 渐进平稳性 31
3.3.3 因果性定理 32
3.3.4 AR模型的协方差结构 33
3.4 ARMA模型 35
3.5 ARIMA模型 37
3.6 季节ARIMA模型 39
3.7 习题 40
4.2 矩估计量 44
4.1 简介 44
第4章 时域上的估计 44
4.3 回归模型 45
4.4 滑动平均模型 47
4.5 ARMA模型 49
4.6 最大似然估计 49
4.7 偏自相关函数 53
4.8 阶的选择 56
4.9 残差分析 60
4.10 建模 61
4.11 习题 61
第5章 SPLUS示例 66
5.1 简介 66
5.2 例1 66
5.3 例2 69
5.4 习题 77
第6章 预测 78
6.1 简介 78
6.2 简单预测 79
6.3 Box和Jenkins方法 81
6.4 国库券之例子 82
6.5 递归 88
6.6 习题 88
第7章 谱分析 90
7.1 简介 90
7.2 谱表示定理 90
7.3 周期图 94
7.4 周期图平滑 96
7.5 小结 101
7.6 习题 101
8.2 方差非平稳性 104
第8章 非平稳性 104
8.1 简介 104
8.3 均值非平稳性：带漂移的随机游动 105
8.4 单位根检验 108
8.5 模拟 109
8.6 习题 111
第9章 异方差性 112
9.1 简介 112
9.2 ARCH 113
9.3 GARCH 117
9.4 ARCH的估计与检验 120
9.5 外汇汇率之例子 122
9.6 习题 131
10.1 简介 132
第10章 多元时间序列 132
10.2 μ.和Г的估计 136
10.3 多元ARMA过程 137
10.3.1 因果性和可逆性 138
10.3.2 可识别性 138
10.4 向量AR模型 140
10.5 VAR推断的例 143
10.6 习题 153
第11章 状态空间模型 155
11.1 简介 155
11.2 状态空间表示 155
11.3 Kalman递归 159
11.4 随机波动模型 161
11.5 期限结构的Kalman滤波之例子 163
11.6 习题 173
12.1 简介 176
第12章 多元GARCH 176
12.2 一般模型 177
12.2.1 对角线型 178
12.2.2 备择矩阵型 179
12.3 二次型 180
12.3.1 单因子GARCH（1,1） 180
12.3.2 常相关系数模型 181
12.4 外汇汇率之例 181
12.4.1 数据 181
12.4.2 用SPL.US估计多元GARCH 182
12.4.3 预测 192
12.4.4 预测投资组合条件标准差 193
12.4.5 BEKK模型 194
12.4.6 向量对角线模型 196
12.4.7 条件均值ARMA 197
12.5 小结 198
12.6 习题 198
第13章 同融与共同趋势 200
13.1 简介 200
13.2 定义与例子 201
13.3 误差修正型 205
13.4 Granger表示定理 207
13.5 同融系统的结构 212
13.6 同融系统的统计推断 213
13.6.1 规范相关 213
13.6.2 推断与检验 214
13.7 即时指数与指数期货价格之例子 217
13.8 小结 224
13.9 习题 224
参考文献 226