Multiple time series models
副标题：无
作 者：(美)帕特里克·T. 布兰特(Patrick T. Brandt)，(美)约翰·T. 威廉姆斯(John T. Williams)著;辛济云译
分类号：
ISBN：9787543222014
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简介
《多元时间序列模型》由帕特里克·T.布兰特、约翰·T.威廉姆斯编著，本书作者讨论了4种主要的时间序列数据建模方法：自回归整合移动平均模型、同时方程模型、误差纠正模型和向量自回归模型。他们集中于向量自回归模型的设定、估计和推论，以及格兰杰因果关系检验和通过冲击反应函数来对变量之间动态关系进行评价。同时，本书还提供了两个向量自回归模型的具体运用实例。
目录
序
第1章 前言
第2章 对多元时间序列模型的介绍
第1节 同时方程方法
第2节 自回归整合移动平均模型
第3节 误差纠正模型和伦敦经济学院方法
第4节 向量自回归
第5节 比较和总结
第3章 基本的向量自回归模型
第1节 动态结构方程模型
第2节 向量自回归的简化形式
第3节 向量自回归模型与动态同时方程模型的关系
第4节 模型的运用
第5节 向量自回归模型的设定与分析
第6节 其他设定问题
第7节 向量自回归模型中的单位根和误差纠正
第8节 对向量自回归模型的批评
第4章 向量自回归分析范例
第1节 公众态度和宏观政党参与
第2节 有效公司税率
第3节 结论
附录
注释
参考文献
译名对照表
第1章 前言
第2章 对多元时间序列模型的介绍
第1节 同时方程方法
第2节 自回归整合移动平均模型
第3节 误差纠正模型和伦敦经济学院方法
第4节 向量自回归
第5节 比较和总结
第3章 基本的向量自回归模型
第1节 动态结构方程模型
第2节 向量自回归的简化形式
第3节 向量自回归模型与动态同时方程模型的关系
第4节 模型的运用
第5节 向量自回归模型的设定与分析
第6节 其他设定问题
第7节 向量自回归模型中的单位根和误差纠正
第8节 对向量自回归模型的批评
第4章 向量自回归分析范例
第1节 公众态度和宏观政党参与
第2节 有效公司税率
第3节 结论
附录
注释
参考文献
译名对照表
Multiple time series models
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