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杜江 、 吴良 、张灵科 译 / 机械工业出版社 / 2017-09 / 平装
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上书时间2021-09-18
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非线性经济时间序列建模
非线性时间序列计量经计学的*新进展;
列出许多研究课题的经典专著;
包含参数模型和非参数模型,平稳模型和非平稳模型;
参数方法和非参数方法;
增加了对复杂问题所涉及到的技术问题的解释章节,也提供有关技术的参考细节;
增加了非线性时间序列计量经济模型的预测理论和预测应用章节及GARCH-类模型章节。
既注重理论论证和方法演义,又运用经济数据,给出实证分析。对每一经典实例数据,按建模步骤分别给出平滑转换自回归(STAR)模型和人工神经网络(ANN)模型建模,让读者体验到使用非线性模型拟合时间序列数据的全过程。然后又使用在样本内得到的估计模型,演示非线性时间序列模型的预测和预测评估。
本书对大数据时代改进宏观经济预测及加强金融风险、治理风险控制等方面具有重要的推动意义。
蒂莫·泰雷斯维尔塔(Timo Ter?svirta),国际著名计量经济学家、瑞典斯德哥尔摩经济学院决策支持与经济统计学系教授,芬兰社会科学院院士、瑞典皇家科学院院士、在非线性时间序列方面的工作令人瞩目。同时,他还是诺贝尔奖评审委员会委员,受到经济学界的广泛尊重。从事了40多年的计量经济学研究,精通六国语言,爱好广泛,学术研究之余,他喜欢旅行、运动、电影和书籍。
丛书序一(厉以宁)
丛书序二(何帆)
推荐序(李维安)
译者序
前言
//第1章
概念、模型和定义
//1.1非线性的定义
//1.2非线性的来源
//1.3平稳性和非平稳性
//1.4可逆性
//1.5趋势
//1.6季节性
//1.7条件分布
//1.8Wold表述和Volterra扩展
//1.9加法模型
//1.10谱分析
//1.11混沌
//第2章
经济理论中的非线性模型
//2.1非均衡模型
//2.2劳动力市场模型
//2.3汇率目标区
//2.4生产理论
//第3章
参数非线性模型
//3.1概述
//3.2转换回归模型
//3.3马尔可夫状态转换回归模型
//3.4平滑状态转换回归模型
//3.5多项式模型
//3.6人工神经网络模型
//3.7极大极小模型
//3.8非线性移动平均模型
//3.9双线性模型
//3.10时变参数和状态空间模型
//3.11随机系数和波动性模型
/第4章
非参数方法
//4.1引言
//4.2自协方差和谱
//4.3密度、条件均值和条件方差
//4.4非线性过程的相依性测度
//第5章
参数线性检验
//5.1引言
//5.2一致的设定偏误检验
//5.3拉格朗日乘数或得分检验
//5.4局部等价的备择假设
//5.5仅在备择假设下可识别的非线性模型
//5.6未指定备择模型的线性性检验
//5.7运用渐近相对效率比较参数线性检验
//5.8使用何种检验
//第6章
参数恒定性检验
//6.1概况
//6.2邹氏检验法概述
//6.3拉格朗日乘数型检验
//6.4基于递归估计的参数检验
//第7章
非参数的规范检验
//7.1引言
//7.2非参数线性检验
//7.3具体函数形式的检验
//7.4滞后项选择
//7.5可加性和交互作用的检验
//7.6部分线性和半参数模型检验
//7.7独立性检验
//第8章
条件异方差模型
//8.1自回归条件异方差模型
//8.2广义ARCH模型
//8.3指数类GARCH模型
//8.4自回归随机波动模型
//8.5GARCH均值模型
//8.6实现波动率
//8.7多元GARCH模型
//第9章
时变参数和状态空间模型
//9.1引言
//9.2线性状态空间模型
//9.3时变参数模型
//9.4非线性状态空间模型
//9.5隐马尔可夫链和状态
//9.6参数估计
//第10章
非参数模型
//10.1可加模型
//10.2相关模型
//10.3半参数模型
//10.4稳健性和自适应估计
//第11章
非线性和非平稳模型
//11.1长记忆模型
//11.2线性单位根模型
//11.3向量自回归过程及线性协整
//11.4非线性I(1)过程
//11.5非线性误差修正模型
//11.6有非平稳回归变量的参数非线性回归
//11.7非线性协整类下的非参数估计
//11.8随机单位根模型
//第12章
参数非线性模型的估计算法
//12.1不用导数的优化法
//12.2需要导数的算法
//12.3其他方法
//第13章
基本非参数估计
//13.1密度估计
//13.2非参数回归估计
//第14章
非线性模型的预测
//14.1引言
//14.2参数模型的条件均值预测
//14.3非参数模型的预测
//14.4预测的精度
//14.5非线性模型预测的有用性
//14.6预测波动性
//14.7非线性模型预测综述
//第15章
非线性脉冲响应
//15.1广义脉冲响应函数
//15.2图解表示法
//第16章
非线性模型的构建
//16.1概述
//16.2非参数和半参数模型
//16.3平滑转换回归模型的构建
//16.4构建转换回归模型
//16.5构建人工神经网络模型
//16.6两个预测的比较
//第17章
其他专题
//17.1数据的加总
//17.2季节性
//17.3异常值与非线性性
//参考文献
//出版说明
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开播时间:09月02日 10:30