时间序列分析:方法与应用(第二版)(高等院校研究生用书) 简介
本书分为四部分内容。*部分单变量时间序列分析,包括传统时序分析、随机时序分析、ARCH类模型;第二部分基于回归的多变量时序分析,包括含虚拟变量的回归模型、基于线性回归的协整和误差修正模型(ECM) ;第三部分基于AR的多变量时序分析,包括向量自回归模型(VAR)、结构向量自回归模型(SVAR)、向量误差修正模型(VECM);第四部分截面数据和时序数据结合的多变量时序分析,主要是在经典线性回归模型基础上发展起来的各种Panel Data 模型。
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