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第1章 差分方程1

本章学习目标1

导论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17

1.7 求确定性过程的特解25

1.8 待定系数法27

1.9 滞后算子31

1.10 总结33

习题34

第2章 平稳时间序列模型36

本章学习目标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50

2.7 平稳序列的样本自相关52

2.8 Box-Jenkins模型筛选方法59

2.9 预测性质62

2.10 利率差模型68

2.11 季节性模型75

2.12 参数稳定性和结构变化80

2.13 组合预测84

2.14 总结87

习题88

第3章 波动性建模93

本章学习目标93

3.1 定式化的经济时间序列93

3.2 ARCH和GARCH过程97

3.3 通货膨胀的ARCH和GARCH估计103

3.4 GARCH模型的三个例子105

3.5 风险的GARCH模型111

3.6 ARCH-M模型112

3.7 ARCH过程的其他性质114

3.8 GARCH模型的最大似然估计119

3.9 其他条件方差模型121

3.10 估计纽约证券交易所100指数124

3.11 多元GARCH模型129

3.12 波动的脉冲响应133

3.13 总结135

习题136

第4章 包含趋势的模型140

本章学习目标140

4.1 确定性趋势和随机趋势140

4.2 去除趋势146

4.3 单位根与回归残差151

4.4 蒙特卡洛方法154

4.5 DF检验159

4.6 DF检验实例161

4.7 扩展的DF检验165

4.8 结构性变化174

4.9 有效性与确定性回归变量180

4.10 有效性更好的检验182

4.11 Panel单位根检验186

4.12 趋势和单变量分解189

4.13 总结195

习题196

第5章 多方程时间序列模型199

本章学习目标199

5.1 干扰分析200

5.2 传递函数模型205

5.3 估计传递函数213

5.4 结构性多元估计的约束216

5.5 向量自回归（VAR）介绍219

5.6 估计和识别223

5.7 脉冲响应函数227

5.8 假设检验233

5.9 简单的VAR实例：美国与国际恐怖事件238

5.10 结构性VAR241

5.11 结构性分解实例244

5.12 过度识别系统248

5.13 Blanchard和Quah分解251

5.14 实例：分解实际汇率与名义汇率变动255

5.15 总结258

习题259

第6章 协整与误差修正模型264

本章学习目标264

6.1 单整变量的线性组合264

6.2 协整与共同趋势270

6.3 协整与误差修正模型271

6.4 协整检验：Engle-Granger检验方法277

6.5 协整检验：Engle-Granger检验方法演示280

6.6 协整和购买力平价理论283

6.7 特征根、秩与协整286

6.8 假设检验291

6.9 Johansen协整检验方法298

6.10 误差修正和ADL检验301

6.11 三种方法的比较303

6.12 总结306

习题306

第7章 非线性时间序列模型311

本章学习目标311

7.1 线性与非线性调整311

7.2 ARMA模型的简单扩展313

7.3 非线性检验316

7.4 门限自回归（TAR）模型321

7.5 TAR的扩展形式325

7.6 三个门限模型330

7.7 平滑转换模型335

7.8 其他状态转换模型340

7.9 平滑转换自回归（STAR）模型的估计343

7.10 一般化的脉冲响应及其预测346

7.11 单位根与非线性352

7.12 更多内源性结构阶355

7.13 总结361

习题362