经济科学译丛时间序列分析上 [詹姆斯 D 汉密尔顿著夏晓华译] 2015年版

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资料名称：	经济科学译丛时间序列分析上 [詹姆斯 D 汉密尔顿著夏晓华译] 2015年版
文件类型：	PDF文档
文件大小：	152.46 MB
资料归类：	经济金融
整理时间：	2022-07-22
软件简介：	经济科学译丛时间序列分析上作者：詹姆斯 D 汉密尔顿著夏晓华译出版时间：2015年版丛编项：经济科学译丛；"十一五"国家重点图书出版规划项目内容简介近几年间，研究者分析时间序列数据的方式发生了显著的变化。因此，很有必要对这一日益重要的研究领域的新近发展进行综合，并整体呈现出来。作者第一次对时间序列分析的相关进展做出详细、全面的梳理与阐述。这些研究进展包括向量自回归、广义矩估计、单位根的经济与统计结果、非线性时间序列等。另外，作者在本书中还阐述了包括线性表征、自相关、生成函数、谱分析、卡尔曼滤波等动态系统的传统分析工具。这些内容有助于经济理论研究和解释现实世界的数据. 本书将为学生、研究者和预测人员提供对动态系统、计量经济和时间序列分析的独立而明确的全面分析。从最简单的原理出发，作者的清晰表达使得一年级研究生和非专业人士也能理解相关内容的历史进展和新近发展。同时，由于其全面性，使得该书为研究者了解学术前沿提供了宝贵的参考文献。作者一方面通过大量的例子展示理论结果如何运用于实践，另一方面在相关章节后面提供了详细的数学附录。作为为相关领域学生和研究者提供的理论路线图，该书将成为未来若干年相关领域的权威指导书。目录（上册）第1章差分方程 1．1 一阶差分方程 1．2 p阶差分方程附录1．A 第1章性质证明第1章参考文献第2章滞后算子 2．1 简介 2．2 一阶差分方程 2．3 二阶差分方程 2．4 p阶差分方程 2．5 初始条件及界序列第2章参考文献第3章平稳自回归移动平均过程 3．1 期望、平稳性和遍历性 3．2 白噪声 3．3 移动平均过程 3．4 自回归过程 3．5 混合自回归移动平均过程 3．6 自协方差生成函数 3．7 可逆性附录3．A 限阶移动平均过程的收敛结论第3章习题第3章参考文献第4章预测 4．1 预测的原理 4．2 基于限个观测的预测 4．3 基于有限个观测的预测 4．4 正定对称矩阵的三角分解 4．5 线性投影更新 4．6 高斯过程的最优预测 4．7 自回归移动平均过程的和 4．8 沃尔德分解与博克斯詹金斯建模哲学附录 4．A 普通最小二乘回归与线性投影附录 4．B 一阶移动平均过程协方差矩阵的三角分解第4章习题第4章参考文献第5章极大似然估计 5．1 简介 5．2 高斯一阶自回归过程的似然函数 5．3 高斯 p阶自回归过程的似然函数 5．4 高斯一阶移动平均过程的似然函数 5．5 高斯 q阶移动平均过程的似然函数 5．6 高斯 p阶自回归q阶移动平均过程的似然函数 5．7 数值优化 5．8 极大似然估计的统计推断 5．9 不等式约束附录5．A 第5章性质证明第5章习题第5章参考文献第6章谱分析 6．1 总体谱 6．2 样本谱 6．3 总体谱估计 6．4 谱分析的应用附录6．A 第6章性质证明第6章习题第6章参考文献第7章渐近分布理论 7．1 渐近分布理论回顾 7．2 序列相关观测的极限定理附录7．A 第7章性质证明第7章习题第7章参考文献第8章线性回归模型 8．1 确定性回归元与独立同分布高斯扰动下的普通最小二乘法回顾 8．2 一般条件下的普通最小二乘法 8．3 广义最小二乘法附录8．A 第8章性质证明第8章习题第8章参考文献第9章线性联立方程系统 9．1 联立方程偏差 9．2 工具变量与两阶段最小二乘法 9．3 识别 9．4 完全信息极大似然估计 9．5 基于简化型的估计 9．6 联立方程偏差综述附录9．A 第9章性质证明第9章习题第9章参考文献第10章协方差平稳的向量过程 10．1 向量自回归简介 10．2 向量过程的自协方差与收敛性结论 10．3 向量过程的自协方差生成函数 10．4 向量过程的谱 10．5 向量过程的样本均值附录10．A 第10章性质证明第10章习题第10章参考文献第11章向量自回归 11．1 约束向量自回归的极大似然估计与假设检验 11．2 二元格兰杰因果检验 11．3 有约束向量自回归的极大似然估计 11．4 脉冲响应函数 11．5 方差分解 11．6 向量自回归与结构计量模型 11．7 脉冲响应函数的标准误附录11．A 第11章性质证明附录11．B 解析导数的计算第11章习题第11章参考文献第12章贝叶斯分析 12．1 贝叶斯分析简介 12．2 向量自回归的贝叶斯分析 12．3 数值贝叶斯方法附录12．A 第12章性质证明第12章习题第12章参考文献第13章卡尔曼滤波 13．1 动态系统的状态空间表达 13．2 卡尔曼滤波的推导 13．3 基于状态空间表达的预测 13．4 参数的极大似然估计 13．5 稳态卡尔曼滤波 13．6 平滑 13．7 卡尔曼滤波的统计推断 13．8 时变参数附录13．A 第13章性质证明第13章习题第13章参考文献第14章广义矩方法 14．1 广义矩估计 14．2 例子 14．3 拓展 14．4 广义矩与极大似然估计附录14．A 第14章性质证明第14章习题第14章参考文献
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