具体描述
内容简介
《多元时间序列模型》一书中，作者讨论了五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，同时，本书还举出了向量自回归模型的两个实例，解释了如何使用这种模型。在本书的附录部分，作者讨论了如何选用适合时间序列分析的统计软件。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
前言/序言
用户评价
书非常不错啊 ，学习的好书，充电啊
评分第1章 前言
评分第1章 前言
评分丰富一下知识
评分韩敏，朝鲜族，工学博士。大连理工大学教授，博士研究生导师，九三学社社员。兼任中国仪器仪表学会青年工作委员会副主任委员，辽宁省系统仿真学会理事．中国人工智能学会科普工作委员会委员。1978年考入大连理工大学（原大连工学院）电子系学习，1982年获得学士学位，通过在职学习于1992年在同校获得硕士学位。1992～1999年留学日本，在日本国立九州大学获得工学修土和博士学位。1999年学成回国到大连理工大学任教。主要从事智能控制理论及应用、混沌时间序列分析、复杂系统建模与预测等研究。得到教育部留学回国人员科研启动基金项目“具有多重分支的神经网络机理分析”，国家自然科学基金项目”含噪声混沌时间序列重构模型与预测研究（60374064）”，“基于多元时间序列分析的复杂系统建模与预测研究（60674073），以及国家重要基础研究发展计划“973”项目研究专题“黄河年径流量长期变化的混沌动力学分析（G1999043602）”等支持。在混沌系统分析及预测方面取得了丰富的成果，获省部级以上学术奖励两项。有关论文发表在《IEEE Trans，on Neural Networks》、《Neural Networks》、《IEEE Trfins，on Signal Processing》、《控制理论与应用》、《控制与决策》等杂志上，累计发表论文140余篇，其中SCI、EI检索论文40余篇。
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评分第4节 向量自回归
评分第4节 模型的运用
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