时间序列分析

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出版者:对外经济贸易大学出版社
作者:潘红宇
出品人:
页数:284
译者:
出版时间:2006-1
价格:29.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787810785679
丛书系列:
图书标签:
  • 金融
  • 时间序列
  • 专业
  • 时间序列分析
  • 操作方法
  • 时间序列分析
  • 统计学
  • 数据分析
  • 预测
  • 计量经济学
  • 金融
  • 机器学习
  • 信号处理
  • Python
  • R语言
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具体描述

本书受对外经济贸易大学“211”项目资助,是子项目e11007的阶段性成果。本书有如下特色:(1)内容齐全新颖,包括确定性时间序列分析,线性ARMA模型,波动率模型,向量自回归模型,单位根检验和协整,以及一些非线性模型,目前还没有一本中文教材包括所有这些内容;(2)强调如何对经济数据建立模型,使用大量经济时间序列为数据举例说明,有些例题从学术期刊摘取,介绍模型理论背景,使学生了解学术研究与所学方法的关系;(3)对于基本概念,一方面深入浅出,强调从直观的经济的角度来理解,另一方面要求学生从统计的角度理概念;(4)每章都介绍使用Eviews软件的操作方法。

  本书从建立经济模型的角度组织内容,基本要求是学会建模方法,其次要求理解为什么这样建模,然后能够看懂相关理论证明和从统计角度理解概念,知道证明思路,最后要求学生可以自己证明一些随机过程的基本性质。

作者简介

目录信息

第1章 概率和统计基础
1.1 概率基础
1.2 假设检验
1.3 描述统计
习题1
eviews入门
第2章 确定性时间序列模型
2.1 时间序列的分解
2.2 平滑方法
2.3 拟合趋势
2.4 趋势和季节调整
习题2
eviews操作:平滑方法和季节调整
第3章 平稳线性arma模型
3.1 随机过程的基本概念
3.2 几个重要的平稳随机过程
3.3 建立线性arma模型
3.4 预测
3.5 具有趋势性的arima模型
3.6 季节时间序列模型
.习题3
eviews操作:建立arma模型
第4章 波动率模型
4.1 波动率模型概述
4.2 自回归条件异方差模型
4.3 garch模型
4.4 非对称条件异方差模型
4.5 arch-m模型
4.6 其他garch类模型
4.7 向量条件异方差模型
4.8 随机波动率模型
习题2
eviews操作:建立多维时间序列模型
第6章 非平稳时间序列模型
6.1 确定性趋势过程和单位根过程
6.2 单位根检验
6.3 协整过程性质
6.4 协整检验
习题6
eviews操作:非平稳时间序列模型
第7章 非线性时间序列模型
7.1 非线性模型概述
7.2 三个非性模型
7.3 非参数估计方法
7.4 非线性检验
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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好怀念这本书,现在很是需要

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国内的一些教材为什么总感觉编的很没有逻辑性呢,条理、思路总觉得不够明确,内容也不算详实,偏重实际应用举例和具体程序操作,理论推导实在太少了,不过作为入门教材、或者纯应用,应该也差不多够了。

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