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序5

1时间序列导论16

1.1时间序列资料17

1.2时间序列资料性质19

基本概念19

落后运算元20

时间序列的重要动差，23

1.3定态时间序列24

1.4固定趋势30

1.5季节性33

1.6如何收集总体与财金时间序列资料38

国际资料38

台湾资料39

1.7 EViews的使用简介39

建立工作档40

输入资料40

重要指令41

2定态时间序列Ⅰ：自我回归模型44

2.1定态时间序列模型45

2.2一阶自我回归模型46

2.3 AR（1）模型之估计49

2.4 AR（1）模型的预测50

2.5 AR（1）模型之冲击反应函数53

冲击反应函数53

半衰期56

2.6实例应用：购买力平价困惑56

2.7 p阶自我回归模型59

AR（p）模型59

AR（p）模型之估计62

AR（p）模型之预测65

AR（p）模型之冲击反应函数67

半衰期68

2.8实例应用：估计AR（p）模型以及计算冲击反应函数与半衰期68

2.9 Yule-Walker方程式71

2.10附录73

3定态时间序列Ⅱ：ARMA模型78

3.1移动平均模型79

3.2 ARMA模型80

3.3 ARMA模型之估计82

3.4 ARMA模型之预测以及冲击反应函数84

3.5 Wold Representation定理85

3.6实例应用：ARMA（p，q）模型之估计86

4预测表现之评估94

4.1评估预测表现95

4.2Diebold-Mariano检定96

4.3样本外预测97

4.4样本外预测之实例100

4.5样本外预测之应用101

5单根与随机趋势106

5.1定态与非定态自我回归模型107

5.2非定态时间序列：带有趋势之序列108

固定趋势109

单根与随机趋势110

5.3随机趋势造成的问题111

小样本向下偏误111

t-统计量的极限分配不为标准常态112

虚假回归113

5.4时间序列的单根检定114

5.5实例应用：对汇率的单根检定115

5.6 ADF检定的检定力116

5.7其他单根检定118

5.8如何处理时间序列的单根121

5.9去除趋势后定态vs.差分后定态122

5.10 Hodrick-Prescott分解123

5.11追踪资料单根检定125

常用的追踪资料单根检定125

IPS追踪资料单根检定127

追踪资料单根检定之性质127

5.12实例应用：再探购买力平价困惑129

单一时间序列单根检定129

追踪资料单根检定130

6结构性变动138

6.1结构性变动139

6.2检定结构性变动140

变动点τ已知下的检定140

6.3变动点τ未知下的检定142

6.4检定结构性改变之实例143

6.5变动点的估计150

6.6结构性改变vs.随机趋势152

7向量自我回归模型概论158

7.1向量自我回归模型159

7.2缩减式VAR160

7.3结构式VAR161

7.4递回式VAR161

8缩减式VAR166

8.1缩减式VAR167

8.2缩减式VAR的估计168

8.3缩减式VAR的落后期数选取172

8.4缩减式VAR的预测173

8.5缩减式VAR的应用：检定股票价格现值模型175

8.6 Granger因果关系检定178

Hall平赌假说179

Granger因果关系不是真正因果关系的一个例子181

样本外预测之Granger因果关系检定182

8.7 Granger因果关系检定之实例应用183

8.8附录185

缩减式VAR的估计：SURE185

Wald检定187

9结构式向量自我回归Ⅰ：递回式VAR192

9.1结构式VAR193

9.2认定条件195

常用基本假设，196其他认定条件，196

9.3如何加入短期递回限制197

9.4冲击反应函数201

9.5变异数分解204

9.6递回式VAR的实例应用207

认定（I-Do）-1与B207

冲击反应函数208

变异数分解211

9.7延伸阅读211

10结构式向量自我回归Ⅱ216

10.1完全结构式VAR217

10.2过度认定检定217

10.3 Bernanke and Mihov （1998）对於货币政策的认定218

10.4 Blanchard and Quah的长期限制认定条件225

估计Do与B的第一种方法228

估计Do与B的第二种方法229

10.5实例应用：Blanchard and Quah的长期限制229

10.6延伸阅读231

11共整合与向量误差修正模型238

11.1共整合关系239

11.2共整合与共同随机趋势242

11.3向量误差修正模型243

11.4共整合分析248

11.5共整合分析Ⅰ： Engle-Granger两阶段程序248

共整合检定248

估计共整合关系与向量误差修正模型249

11.6共整合分析Ⅱ： Johansen程序251

共整合检定251

11.7共整合分析的实例应用：利率期限结构255

11.8关於共整合分析263

11.9附录265

以最大概似法估计共整合关系265

12 ARCH-GARCH模型272

12.1时间序列的波动性273

12.2 ARCH模型275

12.3 GARCH模型278

12.4检定ARCH效果278

12.5 GARCH模型的扩充279

GARCH-M模型279

自积GARCH模型280

指数GARCH模型280

12.6 GARCH模型的最大概似估计281

12.7 GARCH模型的实例应用：央行在外汇市场的干预282

13蒙地卡罗模拟与Bootstrap292

13.1蒙地卡罗模拟293

13.2蒙地卡罗模拟的应用295

应用Ⅰ：模拟AR（1）系数OLS估计式的小样本偏误296

应用Ⅱ：模拟t检定的实证检定力与检定大小297

13.3样本重抽法与Bootstrap299

样本重抽法299

Bootstrap简介300

Bootstrap定义302

模拟Bootstrap分配306

无母数Bootstrap的实际执行方式307

13.4 Bootstrap偏误与标准差309

Bootstrap偏误309

Bootstrap标准差311

13.5 Bootstrap信赖区间312

13.6 Bootstrp P-values（假设检定）314

单尾检定314

双尾检定315

13.7回归模型的Bootstrap315

残差Bootstrap，316

13.8 Bootstrapping长期追踪调查资料318

13.9蒙地卡罗模拟与Bootstrap的实例应用320

实例应用Ⅰ： AR（1）系数的Bootstrap偏误修正估计式320

实例应用Ⅱ： VAR冲击反应函数的信赖区间320

有关Boot-strap的延伸阅读323

13.10附录324

RATS程式模拟AR（1）系数OLS估计式的小样本偏误324

GAUSS程式模拟t检定的实证检定力与检定大小326

RATS程式模拟大样本渐近分配未尽理想之例子328

RATS程式执行AR（1）估计式的偏误修正331

14时间序列中的AR回归模型338

14.1时间序列渐近理论339

14.2 AR系数估计式的大样本性质342

14.3 Newey-West HAC估计式345

参考文献352

索引361