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