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編輯推薦: |
本书是计量经济学文献中关于非线性时间序列计量经济学shou部专著。美国联邦储备委员会和许多国家中央银行都在使用的评估和预测方法。
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內容簡介: |
本书研究经济变量联系的计量模型新发展与实践,讲论的技术方法涉及类似宏观经济变量的*变量的非线性关系、具体投资或生产函数等。本书提供实证研究示例。本书也仔细讨论估计、经验和模型评价的问题,讨论的模型类型包括数模型、神经网络和投影跟踪的非参数模型,也特别关注光滑区间转移模型。
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關於作者: |
克莱夫·格兰杰,2003年诺贝尔经济学奖获奖者,世界上伟大的计量经济学家之一,经济时间序列分析大师。他在利用数学模型分析时间序列数据方面的实证研究,给全世界打开了一扇窥探经济运行规律,特别是金融市场运行规律的大门。他的众多开创性想法和洞见深刻地影响了统计学、计量经济学和动态经济学理论的发展。泰雷斯维尔塔,教授,是动态多元分析技术的开拓性研究者。为本书了提供了部分实证研究。
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目錄:
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目录丛书序一(厉以宁)丛书序二(何帆)推荐序(李维安)前言第1章基本概念引言1.1线性模型1.2单变量非线性模型1.3非线性和异方差1.4平稳性和可逆性1.5平稳、记忆和均衡第2章广义模型和分析工具引言2.1广义非线性模型2.2频域分析2.3分析工具第3章经济理论的非线性模型引言3.1非线性模型3.2分岔和突变3.3混沌第4章特殊的非线性多变量模型引言4.1非线性自回归和回归模型4.2平滑转换回归模型4.3双线性模型4.4非线性移动平均模型4.5异方差和随机系数模型第5章长记忆模型引言5.1积分序列5.2长记忆性与非线性5.3吸引子5.4吸引子的估计与检验5.5非线性误差修正模型5.6模型含义第6章线性检验6.1拉格朗日乘数检验6.2拉格朗日乘数检验的应用6.3备择假设未定的线性检验6.4不变条件方差与条件异方差的检验6.5局部等价备择假设6.6线性检验的渐进相对效率比较6.7使用哪个检验第7章非线性模型建模引言7.1序言7.2非参数模型和半参数模型7.3参数STR模型的设定7.4STR模型的估计7.5双线性模型的设定和估计7.6神经网络模型的估计7.7评价估计的非线性模型第8章预测、汇总与非对称性引言8.1非线性模型的预测8.2汇总与非线性的效应8.3经济周期的非对称性和其他非线性问题第9章应用引言9.1工业生产建模9.2美国GNP与先行指标的非线性联系9.3结论第10章非线性建模策略参考文献出版说明
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內容試閱:
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前言时间序列计量经济学大多涉及对经济变量之间的关系进行建模,而且一般大家都认可经济变量之间的非线性关系,特别是理论家更是如此认为。当时,还没有讨论如何模型化经济变量的非线性关系,当我们认识到这一问题后,便开始了本书的写作工作。但存在大量研究多元线性模型与一些研究一元非线性模型的文献,所以,我们的目的是看能否将多元线性模型与单变量非线性模型融入更完整的分析框架之中。本书的结论应该是初步的尝试,并且毫无疑问,我们所借鉴的建模方法和技术也将随着成功经验的积累而不断演化和改进。一个明显的困难是存在大量非线性关系的适用模型,而经济学家也正在探索哪种模型更有用。尽管本书强调统计理论,但是我们的最终目的是提供实用技术,并从各种实用建模技术的应用中获取经验。各种建模技术的应用经验将确定该研究领域未来的演变。本书的大部分写作工作完成于作者所处的加州大学圣迭戈分校(University of California,San Diego)经济学系。加州大学圣迭戈分校经济学系为本书的写作提供了创作环境,使我们可以和同僚、众多优秀访问学者进行有益的讨论。蒂莫·泰雷斯维尔塔(Timo Tersvirta还在赫尔辛基哥德堡大学(University of Goteborg)的芬兰经济研究所与奥斯陆的挪威银行进行了本书的写作工作。我们得到了JinLung Lin、Zhuanxin Ding和ChorYiu Sin在计算方面的鼎力协助。泰雷斯维尔塔要感谢Yrjo基金的资助。我们特别感谢出色地完成了打印和排版工作的Paula Lindsay。格兰杰感谢国家科学基金的夏季资助SES 90-23087与SES89-02950。我们得到了众多的帮助,当然,本书中的任何错误和争议都由我们承担。
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