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時間序列分析:經濟與財務上之應用(三版)

時間序列分析:經濟與財務上之應用(三版)

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內容簡介

  模型與意涵並重:本書除了必要的統計基礎之詳盡推導外,並加強說明模型所隱含的經濟意義。

  詳細步驟示範:作者詳列各種分析方法的施行步驟,配合所附之數據資料,在範例中逐步導引讀者實際操作軟體進行檢定、估計、和模型診斷。

  研究實例解說:在各章中精選實證文獻來解說模型之應用實例,期使讀者能與真正的實證研究實務接軌。

  介紹熱門研究主題:ARMA、門檻迴歸、多變量 GARCH、向量自我迴歸、單根與共整合、最大概似法之估計。

  本版全新內容:
  *依最新 Eviews 9.5版,更新操作範例
  *新增門檻自我相關模型之實作範例(第4章)
  *增補單根檢定自動選擇落後期之功能說明示範(第8章)
  *增述使用 AIC、BIC 和 HQC來選擇共整合模型的落後期之範例(第9章)
  *全新第10章的進階研究,詳細舉例並說明如何運用最大概似法,以利估計軟體沒有的計量模型。
 

作者介紹

作者簡介

楊奕農


  現職
  中原大學國際貿易與經營系與研究所副教授    

  學歷
  美國猶他州立大學經濟學博士(Ph. D. in Economics, Utah State University)
  臺灣大學農業經濟系畢業    

  研究與教學領域
  總體經濟學、國際金融、計量經濟等課程。
  時間序列的實證分析、實驗經濟、國際金融、網路經濟等。    

  學術成就
  研究論文發表在 Journal of International Economics(科技部 A+ 期刊)、Quantative Finance(科技部A- 期刊)、Mathematical Problems in Engineering(SCI 期刊, Impact Factor = 1.383)、人文及社會科學集刊、經濟研究、農業經濟叢刊、農業與經濟、亞太經濟管理評論等國內外期刊,並曾獲「經濟研究」期刊年度最佳論文獎。
 

目錄

第01章 時間序列分析的基礎
1.1 從AR(1) 模型談起
1.2 時間序列模型之目的與涵義
1.3 蛛網理論、結構式與縮減式
1.4 AR(1) 模型的收歛值和經濟長期均衡之關係
1.5 加入誤差觀念的AR(1) 模型
本章習題

第02章 Box-Jenkins 的ARMA 模型
2.1 先談談白噪音 (white noise)
2.2 ARMA(p,q) 模型
2.3 MA 隱含的經濟意義
2.4 定態與安定條件
2.5 用ACF 和PACF 判斷落後期數
本章習題
附錄:ARMA 模型的另一種表示法:落遲運算符號

第03章 ARMA 模型的估計
3.1 估計ARMA 模型的第一步
3.2 ARMA 模型的診斷─Q 統計量和JB 統計量
3.3 如何選擇適當的ARMA 模型
本章習題

第04章 結構轉變的考量
4.1 結構轉變在經濟模型和計量模型上之意義
4.2 Chow 的結構轉變之檢定與估計
4.3 讓資料說話的結構轉變檢定
4.4 門檻式自我相關結構轉變模型
本章習題

第05章 自我相關條件異質變異模型
5.1 經濟與財務時間序列統計資料之特性
5.2 ARCH/GARCH 基本模型
5.3 未考量ARCH 對模型估計的影響
5.4 找出模型中是否有自我相關異質變異的問題
5.5 估計ARCH/GARCH 模型
5.6 ARCH 模型在財務上之應用─ARCH-M 模型
5.7 GARCH 模型之擴展應用
本章習題

第06章 多變數模型與向量自我迴歸
6.1 多變數時間序列模型與迴歸
6.2 多變數模型中殘差的問題
6.3 殘差含自我相關之處理
6.4 動態時間序列模型
6.5 向量自我迴歸
本章習題

第07章 多變量GARCH 模型
7.1 多變量GARCH 模型之矩陣基礎
7.2 從GARCH(1,1) 到 多變量GARCH(1,1)
7.3 下三角堆疊模型:vech model
7.4 BEKK 模型
7.5 條件相關係數模型:CCC and DCC models
本章習題
附錄:Eviews 可估計之多變量 GARCH 對照表

第08章 非定態時間序列模型
8.1 從 Random Walk 模型開始
8.2 RW 模型所隱含的經濟涵意
8.3 什麼是單根?
8.4 Dickey-Fuller 的單根檢定與衍生之檢定
8.5 Panel 單根檢定
本章習題

第09章 共整合與誤差修正模型
9.1 整合變數
9.2 什麼是共整合?
9.3 誤差修正模型
9.4 Engle-Granger 共整合檢定與估計
9.5 Johansen 共整合檢定與估計
9.6 Johansen 共整合加入限制式之檢定
本章習題

第10章 進階專題: 最大概似法應用
10.1 最大概似法的基礎觀念
10.2 應用一: 牛刀殺雞─最大概似法估計迴歸
10.3 應用二: 最大概似法估計AR(1)-ARCH(1)
10.4 應用三: 最大概似法估計Probit 模型
本章習題

第11章 附錄 矩陣、向量與特性根
A.1 矩陣和向量之定義與運算
A.2 以矩陣方式表示聯立方程式
A.3 特性根與特性方程式
 

詳細資料

  • ISBN:9789865668709
  • 規格:平裝 / 528頁 / 16k / 19 x 26 x 2.64 cm / 普通級 / 單色印刷 / 三版
  • 出版地:台灣

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