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『簡體書』时间序列分析:方法与应用(高等院校研究生用书)

書城自編碼: 1726930
分類:簡體書→大陸圖書→自然科學數學
作者: 易丹辉
國際書號(ISBN): 9787300132655
出版社: 中国人民大学出版社
出版日期: 2011-03-01
版次: 1 印次: 1
頁數/字數: 283/292000
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 94.4

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內容簡介:
事物随时间变化是最常见的现象,也最容易收集数据。按时间顺序记录的一系列数据,即构成时间序列。时间序列分析就是充分利用这些数据,挖掘事物随时间变化规律的方法。《时间序列分析:方法与应用》融合单变量与多变量时间序列分析,通过大量实际数据的处理,说明各种方法的基本原理及其在实际中的应用,特别说明了一些实际应用中需要注意的问题。
關於作者:
易丹辉,中国人民大学统计学院教授、博士生导师。主要从事统计方法在经济、金融、保险、医疗、管理等领域应用的研究。研究方向:风险管理与保险、预测与决策。
目錄
第一章 趋势模型
 第一节 趋势模型类型
 第二节 模型选择
 第三节 参数估计
 第四节 模型分析与评价
 附录1-A 生命周期曲线拐点
 附录1-B 商品生命周期判定
第二章 季节模型
 第一节 季节性水平模型
 第二节 季节性交乘趋向模型
 第三节 季节性迭加趋向模型
第三章 ARMA模型
 第一节 概述
 第二节 时序特性的分析
 第三节 ARMA模型及其改进
 第四节 随机时序模型的建立
 第五节 时序模型预测
 附录3-A 平稳过程的定义
 附录3-B 时间序列自相关系数的公式
 附录3-C 偏自相关函数
 附录3-D 模型参数的估计
 附录3-E AIC的计算
第四章 ARCH类模型
 第一节 单位根过程
 第二节 ARCH模型的基本形式
 第三节 广义ARCH模型
 第四节 ARCH模型的拓广形式
 附录4-A 零频谱估计
 附录4-B 自动窗宽和滞后长度选择
 附录4-C ARCH定义的理解
第五章 两序列的协整和误差修正模型
 第一节 含虚拟变量的回归模型
 第二节 Granger因果检验
 第三节 协整含义及检验
 第四节 误差修正模型
 附录5-A 工具变量和两阶段最小二乘
第六章 向量自回归模型
 第一节 非结构化VAR模型
 第二节 脉冲响应与方差分解
 第三节 结构VAR模型
 第四节 向量误差修正模型
 附录6-A 似无关回归
第七章 Panel Data模型
 第一节 模型的基本问题
 第二节 固定效应模型
 第三节 随机效应模型
 第四节 单位根检验与协整检验
 附录7-A 广义最小二乘
 附录7-B 广义矩估计
附表1
附表2
附表3
附表4
附表5
附表6
参考文献

 

 

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