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[美] 帕特里克·T.布兰特，[美] 约翰·T.威廉姆斯著，辛济云译

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时间序列
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出版社：格致出版社，上海人民出版社

ISBN：9787543222014

版次：1

商品编码：11154151

包装：平装

开本：32开

出版时间：2012-01-01

用纸：胶版纸

页数：137

正文语种：中文

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。

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

评分☆☆☆☆☆

本书可以作为相关专业本科生、研究生以及研究人员的参考书，在内容上力求做到理论完整、推算翔实，在写作上力求做到深入浅出、通俗易懂，使其具有良好的可读性，以方便读者对书中内容的理解和应用。多元回归时间序列是指ARIMA模型下面研究的时间序列的回归问题。多因素时间序列一般是说同时考虑多个外生变量和内生变量的滞后项的问题，而ARIMA就是其中用于进行回归的一种方法，而且是最一般的方法。

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多元时间序列模型

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好

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第4节模型的运用