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第1章 差分方程1

1.1时间序列模型1

1.2差分方程及求解方法5

1.3迭代法求解方程7

1.4备选方法11

1.5蛛网模型14

1.6解齐次差分方程16

1.7求确定性过程的特解23

1.8待定系数法25

1.9滞后算子29

1.10总结31

习题32

注释33

附录1A虚根和De Moivre定理33

附录1B高阶方程中的特征根34

第2章 平稳时间序列模型36

2.1随机差分方程模型36

2.2自回归移动平均ARMA模型38

2.3平稳性39

2.4 ARMA（p，q）模型的平稳性限制42

2.5自相关函数46

2.6偏自相关函数49

2.7平稳序列的样本自相关51

2.8Box-Jenkins模型筛选方法59

2.9预测性质61

2.10利率差模型67

2.11季节性模型73

2.12参数稳定性和结构变化78

2.13总结82

习题83

注释87

附录2A MA（1）过程的估计87

附录2B 模型筛选准则88

第3章 波动性建模91

3.1定式化的经济时间序列91

3.2 ARCH过程94

3.3通货膨胀的ARCH和GARCH估计100

3.4 GARCH模型的两个例子103

3.5风险的GARCH模型106

3.6 ARCH-M模型108

3.7 ARCH过程的其他性质110

3.8 GARCH模型的最大似然估计115

3.9其他条件方差模型116

3.10估计纽约证券交易所综合指数119

3.11多元GARCH模型124

3.12总结128

习题129

注释131

附录3A多元GARCH模型132

第4章 包含趋势的模型136

4.1确定性趋势和随机趋势136

4.2去除趋势142

4.3单位根与回归残差147

4.4蒙特卡洛方法150

4.5 DF检验155

4.6 DF检验实例157

4.7扩展的DF检验161

4.8结构性变化170

4.9有效性与确定性回归变量176

4.10有效性更好的检验179

4.11 Panel单位根检验183

4.12趋势和单变量分解186

4.13总结193

习题194

注释196

附录4A自助法197

附录4B确定性回归变量的确定200

注释203

第5章 多方程时间序列模型204

5.1干扰分析204

5.2传递函数模型210

5.3估计传递函数218

5.4结构性多元估计的约束221

5.5向量自回归介绍223

5.6估计和识别228

5.7脉冲响应函数231

5.8假设检验237

5.9简单的VAR实例：西班牙的恐怖事件和旅游业242

5.10结构性VAR245

5.11结构性分解实例248

5.12 Blanchard-Quah分解255

5.13实例：分解实际汇率与名义汇率变动259

5.14总结262

习题263

注释266

第6章 协整与误差修正模型268

6.1单整变量的线性组合268

6.2协整与共同趋势273

6.3协整与误差修正模型274

6.4协整检验：Engle-Granger检验方法280

6.5协整检验：Engle-Granger检验方法演示282

6.6协整和平价购买力理论286

6.7特征根、秩与协整288

6.8假设检验294

6.9 Johansen协整检验方法300

6.10误差修正和ADL检验303

6.11三种方法的比较305

6.12总结308

习题309

注释312

附录6A特征根、平稳性与秩313

附录6B协整向量推导318

第7章 非线性时间序列模型320

7.1线性与非线性调整320

7.2 ARMA模型的简单扩展322

7.3非线性检验324

7.4门限自回归模型328

7.5TAR的扩展形式333

7.6三个门限模型337

7.7平滑转换模型342

7.8其他状态转换模型345

7.9平滑转换自回归模型的估计348

7.10一般化的脉冲响应及其预测351

7.11单位根与非线性357

7.12总结360

习题361

注释363

统计表364

参考文献368