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应用计量经济学:时间序列分析

　1.1　时间序列模型

　1.2　差分方程及解法

　1.3　迭代法解方程

　1.6　解齐次差分方程

　1.7　求确定性过程的特解

　附录1.2　高阶方程中的特征根

第2章　平稳时间序列模型

　2.1　随机差分方程模型

　2.2　自回归移动平均ARMA模型

　2.4　ARMA（p1g）模型的平稳性限制

　2.6　偏自相关函数

　2.7　平稳序列的样本自相关

　2.10　生产者物价指数（PPI）模型

　2.11　季节性模型

　附录2.1　MA（1）过程的估计

　附錄2.2　模型筛选准则

　3.1　定式化的经济时间序列

　3.7　GARCH过程的其他特性

　3.8　GARCH模型的最大似然估计

　3.9　其他条件方差模型

　3.10　估计纽约证券交易所综合指数

第4章　包含趋势的模型

　4.1　确定性趋势和随机趋势

　4.3　单位根与回归残差

　4.6　DF检验实例

　4.7　扩展的DF检验

　4.9　有效性与确定性回歸变量

　4.10　趋势和单变量分解

第5章　多方程时间序列模型

　5.2　传递函数模型

　5.3　估计传递函数

　5.4　结构性多元估计的约束

　5.5　向量自回归（VAR）介绍

　5.7　脉冲响应函数

　5.9　简单的VAR实例：西班牙的恐怖事件和旅游业

　5.11　结构性分解实例

　5.13　实例：分解实际汇率与名义汇率变动

第6嶂　协整与误差修正模型

　6.1　单整变量的线性组合

　6.2　协整与共同趋势

　6.3　协整与误差修正模型

　6.6　协整和购买力平价理论

　6.7　特征根、秩与协整

　6.10　一般到特殊建模方法

　附录6.1　协整向量推导

　附录6.2　特征根、平稳性与秩

第7章　非线性时间序列模型

　7.1　线性与非线性调整

　7.2　ARMA模型的简单扩展

　7.3　极限自回归TAR模型

　7.4　TAR的扩展形式与其他非线性模型

　7.6　状态转换模型的估计

　7.7　一般化的脉冲响应及其预测

　7.8　單位根与非线性