應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)

內(nèi)容概要

沃爾特·恩德斯編寫的《應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)：時間序列分析(原書第3版)
》是一部計量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的優(yōu)秀教材，全書自始至終貫穿由淺入深、由簡單到復(fù)雜的學(xué)習(xí)過程，運用真實的數(shù)據(jù)舉例，闡述關(guān)鍵概念，不但完整、精簡，而且非常注重應(yīng)用。
本書通過案例強調(diào)方法的實際應(yīng)用，幾乎沒有復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式。全書共分7章，分別介紹了差分方程、平穩(wěn)時間序列模型、波動性建模、包含趨勢的模型、多方程時間序列模型、協(xié)整與誤差修正模型以及非線性時間序列模型等內(nèi)容。
《應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)：時間序列分析(原書第3版)》可作為經(jīng)濟(jì)類、管理類以及其他學(xué)科的本科高年級或研究生的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)教材，同時也是科研工作者和實際工作者十分有用的參考用書。

作者簡介

沃爾特·恩德斯(Walter
Ende)，美國亞拉巴馬州立大學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)教授，1975年他獲得紐約哥倫比亞大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位。恩德斯博士最近的研究集中于時間序列模型在經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融領(lǐng)域的發(fā)展與運用。他已經(jīng)在許多期刊上發(fā)表了多篇論文，這些期刊包括：Review
of Economy and Statistics，Quarterly Journal of Economics，Journal
ofInternational Econom，ics，American Economic
Review(美國經(jīng)濟(jì)協(xié)會主辦)，Journal of Business and Economic
Statistics(美國統(tǒng)計協(xié)會主辦)以及The American Political Science
Review(美國政治科學(xué)協(xié)會主辦)。他現(xiàn)擔(dān)任國際經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的三種期刊的正式編輯，以及烏克蘭政府的政策顧問。他還因防止核戰(zhàn)爭方面的行為科學(xué)研究，與托德·森德勒(Todd
Sandler)分享了美國國家科學(xué)院的：ESTES獎。該獎項的認(rèn)定中提到，“…認(rèn)知與行為科學(xué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究，運用規(guī)范分析或?qū)嵶C方法，或兩者的最佳結(jié)合，加深了我們對有關(guān)核戰(zhàn)危機(jī)的認(rèn)識?！眹铱茖W(xué)院授予他們該獎項是因為他們“…對跨國恐怖活動的共同研究，即運用博弈論和時間序列分析證明了恐怖襲擊對防御性反制措施的響應(yīng)具有循環(huán)性和易變性的特征?！?/pre>


書籍目錄
中文版序
譯者序
作譯者簡介
前言
第1章  差分方程
  1.1 時間序列模型
  1.2 差分方程及求解方法
  1.3 迭代法求解方程
  1.4 備選方法
  1.5 蛛網(wǎng)模型
  1.6 解齊次差分方程
  1.7 求確定性過程的特解
  1.8 待定系數(shù)法
  1.9 滯后算子
  1.10 總結(jié)
  習(xí)題
  注釋
  附錄1A  虛根和De Moivre定理
  附錄1B  高階方程中的特征根
第2章  平穩(wěn)時間序列模型
  2.1 隨機(jī)差分方程模型
  2.2 自回歸移動平均ARMA模型
  2.3 平穩(wěn)性
  2.4 ARMA(p，q)模型的平穩(wěn)性限制
  2.5 自相關(guān)函數(shù)
  2.6 偏自相關(guān)函數(shù)
  2.7 平穩(wěn)序列的樣本自相關(guān)
  2.8 Box-Jenki模型篩選方法
  2.9 預(yù)測性質(zhì)
  2.10 利率差模型
  2.11 季節(jié)性模型
  2.12 參數(shù)穩(wěn)定性和結(jié)構(gòu)變化
  2.13 總結(jié)
  習(xí)題
  注釋
  附錄2A  MA(1)過程的估計
  附錄2B  模型篩選準(zhǔn)則
第3章  波動性建模
  3.1 定式化的經(jīng)濟(jì)時間序列
  3.2 ARCH過程
  3.3 通貨膨脹的ARCH和GARCH估計
  3.4 GARCH模型的兩個例子
  3.5 風(fēng)險的GARCH模型
  3.6 ARCH-M模型
  3.7 ARcH過程的其他性質(zhì)
  3.8 GARCH模型的最大似然估計
  3.9 其他條件方差模型
  3.10 估計紐約證券交易所綜合指數(shù)
  3.11 多元GARCH模型
  3.12 總結(jié)
  習(xí)題
  注釋
  附錄3A  多元GARCH模型
第4章  包含趨勢的模型
  4.1 確定性趨勢和隨機(jī)趨勢
  4.2 去除趨勢
  4.3 單位根與回歸殘差
  4.4 蒙特卡洛方法
  4.5 DF檢驗
  4.6 DF檢驗實例
  4.7 擴(kuò)展的DF檢驗
  4.8 結(jié)構(gòu)性變化
  4.9 有效性與確定性回歸變量
  4.10 有效性更好的檢驗
  4.11 Panel單位根檢驗
  4.12 趨勢和單變量分解
  4.13 總結(jié)
  習(xí)題
  注釋
  附錄4A  自助法
  附錄4B  確定性回歸變量的確定
  注釋
第5章  多方程時間序列模型
  5.1 干擾分析
  5.2 傳遞函數(shù)模型
  5.3 估計傳遞函數(shù)
  5.4 結(jié)構(gòu)性多元估計的約束
  5.5 向量自回歸介紹
  5.6 估計和識別
  5.7 脈沖響應(yīng)函數(shù)
  5.8 假設(shè)檢驗
  5.9 簡單的VAR實例：西班牙的恐怖事件和旅游業(yè)
  5.10 結(jié)構(gòu)性VAR
  5.11 結(jié)構(gòu)性分解實例
  5.12 Blanchard-Quah分解
  5.13 實例：分解實際匯率與名義匯率變動
  5.14 總結(jié)
  習(xí)題
  注釋
第6章  協(xié)整與誤差修正模型
  6.1 單整變量的線性組合
  6.2 協(xié)整與共同趨勢
  6.3 協(xié)整與誤差修正模型
  6.4 協(xié)整檢驗：Engle—Granger檢驗方法
  6.5 協(xié)整檢驗：Engle—Granger檢驗方法演示
  6.6 協(xié)整和平價購買力理論
  6.7 特征根、秩與協(xié)整
  6.8 假設(shè)檢驗
  6.9 Johaen協(xié)整檢驗方法
  6.10 誤差修正和AD[一檢驗
  6.11 三種方法的比較
  6.12 總結(jié)
  習(xí)題
  注釋
  附錄6A  特征根、平穩(wěn)性與秩
  附錄6B  協(xié)整向量推導(dǎo)
第7章  非線性時間序列模型
  7.1 線性與非線性調(diào)整
  7.2 ARMA模型的簡單擴(kuò)展
  7.3 非線性檢驗
  7.4 I門"限自回歸模型
  7.5 TAR的擴(kuò)展形式
  7.6 三個門限模型
  7.7 平滑轉(zhuǎn)換模型
  7.8 其他狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型
  7.9 平滑轉(zhuǎn)換自回歸模型的估計
  7.10 一般化的脈沖響應(yīng)及其預(yù)測
  7.11 單位根與非線性
  7.12 總結(jié)
  習(xí)題
  注釋
統(tǒng)計表
參考文獻(xiàn)


章節(jié)摘錄
版權(quán)頁：   插圖：   對a0／（1—b1）與求和公式∑bi1εt—i中的每一個元素再次運用該原則可得到特解。如果我們想知道序列的實際系數(shù)，那么，最好采用待定系數(shù)法。滯后算子的魅力在于它們能夠簡潔地標(biāo)記特解，其一般模型 A（L）yt=a0+B（L）εt 的特解為 yt=a0／A（L）+B（L）εt／A（L） 正如式（1—82）所揭示的，任何線性差分方程都有一個前向解（forward—looking）。本書將不大運用到前向解，因為隨機(jī)變量的未來值不能被直接觀察到，關(guān)于前向解的一些細(xì)節(jié)的相關(guān)內(nèi)容可在www.cba.ua.edu／～wenders的補充手冊（supplementary Manual）上查閱。 1.10 總結(jié) 時間序列計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是關(guān)于包含隨機(jī)成分在內(nèi)的差分方程的估計，時間序列模型通常被用予預(yù)測。由于序列的可預(yù)測成分能夠外推至未來的時刻，所以揭示序列的動態(tài)路徑可使得預(yù)測精度大為改善。隨著人們對動態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)的興趣日益增加，時間序列計量經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)開始受到新的重視。經(jīng)過恰當(dāng)估計的方程可以用于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的解釋和假設(shè)檢驗。 本章的介紹著重在“求解”隨機(jī)差分方程的方法。盡管迭代法或許很有用，但使用它在許多情況下并不現(xiàn)實。線性差分方程的解可以被劃分為兩部分：特解和齊次解。麻煩之處在于齊次解不是唯一的。通解是一個特解和所有齊次解的線性組合。對一個n階差分方程施加n個初始條件可得到唯一解。 差分方程的齊次部分是對初始期非均衡的一種衡量。之所以齊次差分方程特別重要，是因為它可以得到特征根，一個n階差分方程有n個這樣的特征根。如果所有的特征根都位于單位圓內(nèi)，則序列收斂。正如我們將在第2章看到的，穩(wěn)定性條件和一個經(jīng)濟(jì)變量是否平穩(wěn)具有直接關(guān)系。 待定系數(shù)法和使用滯后算子的方法是求特解的有力工具，特解是推導(dǎo)過程的現(xiàn)在值和過去值的線性函數(shù)。此外，特解也可能是包含一個截距項和一個時間的多項式函數(shù)。要求對單位圓以外的單位根和特征根施加初始條件以使特解變得有意義。有些經(jīng)濟(jì)模型具有前向解，那么，在這種情況下，可預(yù)測的未來事件就會對當(dāng)期產(chǎn)生影響。 本章提到這些工具，目的在于為學(xué)習(xí)時間序列計量經(jīng)濟(jì)學(xué)鋪平道路。毫無疑問，做本章后面的習(xí)題也是十分有益的。特征根、待定系數(shù)法和滯后算子將在本書的后面部分出現(xiàn)。




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