序

1绪论：经济理论与实证

1.1经济理论与实证研究

1.2一个简单的汇率模型

1.3估计检定与模型调校

1.4结论

2时间序列导论

2.1时间序列资料

2.2时间序列资料性质

基本概念

落后运算元

百分率与百分点

指数

时间序列的重要动差

2.3定态时间序列

弱定态时间序列

严格定态时间序列

2.4样本动差

2.5固定趋势

2.6季节性

2.7如何收集总体与财金时间序列资料

国际资料

台湾资料

2.8 EViews的使用简介

建立工作档

输入资料

重要指令

3定态时间序列Ⅰ：自我回归模型

3.1定态时间序列模型

3.2一阶自我回归模型

3.3 AR（1）模型之估计

3.4 AR（1）模型的预测

3.5 AR（1）模型之冲击反应函数

冲击反应函数

半衰期

3.6实例应用：购买力平价困惑

3.7 p阶自我回归模型

AR（p）模型

AR（p）模型之估计

AR（p）模型之预测

AR（p）模型之冲击反应函数

半衰期

3.8实例应用：估计AR（p）模型以及计算冲击反应函数与半衰期

3.9 Yule-Walker方程式

3.10附录

4定态时间序列Ⅱ：ARMA模型

4.1移动平均模型

4.2 ARMA模型

4.3 ARMA模型之估计

4.4 ARMA模型之预测以及冲击反应函数

4.5 Wold Representation定理

4.6实例应用：ARMA（p，q）模型之估计

5预测表现之评估

5.1评估预测表现

5.2Diebold-Mariano检定

5.3样本外预测

5.4样本外预测之实例

5.5样本外预测之应用

6单根与随机趋势

6.1定态与非定态自我回归模型

6.2非定态时间序列：带有趋势之序列

固定趋势

单根与随机趋势

6.3随机趋势造成的问题

小样本向下偏误

t-统计量的极限分配不为标准常态

虚假回归

6.4时间序列的单根检定

6.5实例应用：对汇率的单根检定

6.6 ADF检定的检定力

6.7其他单根检定

6.8如何处理时间序列的单根

6.9去除趋势后定态vs.差分后定态

6.10 Hodrick-Prescott分解

6.11追踪资料单根检定

常用的追踪资料单根检定

IPS追踪资料单根检定

追踪资料单根检定之性质

6.12实例应用：再探购买力平价困惑

单一时间序列单根检定

追踪资料单根检定

7结构性变动

7.1结构性变动

7.2检定结构性变动

变动点τ已知下的检定

7.3变动点τ未知下的检定

7.4检定结构性改变之实例

7.5变动点的估计

7.6结构性改变vs.随机趋势

8向量自我回归模型概论

8.1向量自我回归模型

8.2缩减式VAR

8.3结构式VAR

8.4递回式VAR

9缩减式VAR

9.1缩减式VAR

9.2缩减式VAR的估计

9.3缩减式VAR的落后期数选取

9.4缩减式VAR的预测

9.5缩减式VAR的应用：检定股票价格现值模型

9.6 Granger因果关系检定

Hall平赌假说

Granger因果关系不是真正因果关系的一个例子

样本外预测之Granger因果关系检定

9.7 Granger因果关系检定之实例应用

9.8附录

缩减式VAR的估计：SURE

Wald检定

10结构式向量自我回归Ⅰ：递回式VAR

10.1结构式VAR

10.2认定条件

常用基本假设

其他认定条件

10.3如何加入短期递回限制

10.4冲击反应函数

10.5变异数分解

10.6递回式VAR的EViews操作

认定（I—Do）与B

冲击反应函数

变异数分解

10.7递回式VAR的实例应用：央行在外汇市场的不对称干预

10.8延伸阅读

11结构式向量自我回归Ⅱ

11.1完全结构式VAR

11.2过度认定检定

11.3 Bernanke and Mihov （1998）对於货币政策的认定

Bernanke and Mihov （1998）的认定条件

B ernanke and Mihov （1998）的认定条件：另一个角度

Bernanke and Mihov （1998）的实证结果复制

11.4 Blanchard and Quah的长期限制认定条件

估计Do与B的第一种方法

估计Do与B的第二种方法

11.5实例应用：Blanchard and Quah的长期限制

11.6延伸阅读

12共整合与向量误差修正模型

12.1共整合关系

12.2共整合与共同随机趋势

12.3向量误差修正模型

12.4共整合分析

12.5共整合分析Ⅰ： Engle-Granger两阶段程序

共整合检定

估计共整合关系与向量误差修正模型

12.6共整合分析Ⅱ： Johansen程序

共整合检定，

12.7共整合分析的实例应用：利率期限结构

12.8关於共整合分析

12.9附录

以最大概似法估计共整合关系

13 ARCH-GARCH模型

13.1时间序列的波动性

13.2 ARCH模型

13.3 GARCH模型

13.4检定ARCH效果

13.5GARCH模型的扩充

GARCH-M模型

自积GARCH模型

指数GARCH模型

13.6 GARCH模型的最大概似估计

13.7 GARCH模型的实例应用：央行在外汇市场的干预

14蒙地卡罗模拟与Bootstrap

14.1蒙地卡罗模拟

14.2蒙地卡罗模拟的应用

应用Ⅰ：模拟AR（1）系数OLS估计式的小样本偏误

应用Ⅱ：模拟t检定的实证检定力与检定大小

14.3样本重抽法与Bootstrap

样本重抽法

Bootstrap简介

Bootstrap定义

模拟Bootstrap分配

无母数Bootstrap的实际执行方式

14.4 Bootstrap偏误与标准差

Bootstrap偏误

Bootstrap标准差

14.5 Bootstrap信赖区间

14.6 Bootstrap P-values（假设检定）

单尾检定

双尾检定

14.7回归模型的Bootstrap

残差Bootstrap

14.8 Bootstrapping长期追踪调查资料

14.9蒙地卡罗模拟与Bootstrap的实例应用

实例应用Ⅰ： AR（1）系数的Bootstrap偏误修正估计式

实例应用Ⅱ： VAR冲击反应函数的信赖区间

有关Boot-strap的延伸阅读

14.10附录

RATS程式模拟AR（1）系数OLS估计式的小样本偏误

GAUSS程式模拟t检定的实证检定力与检定大小

RATS程式模拟大样本渐近分配未尽理想之例子

RATS程式执行AR（1）估计式的偏误修正

15 时间序列中的AR回归模型

15.1时间序列渐近理论

15.2 AR系数估计式的大样本性质

15.3 Newey-West HAC估计式

16 DSGE模型

16.1 DSGE模型简介

不确定性与预期，

16.2一阶随机差分方程式

前瞻解

后顾解

前瞻解VS.后顾解

理性资产泡沫

结构式模型，缩减式模型与Lucas批判

16.3二阶随机差分方程式

16.4理性预期方程组

一阶随机差分方程组

二阶随机差分方程组

Binder-Pesaran求解法

16.5模型调校

16.6一个简单的实质景气循环模型

对数线性化

模型求解

16.7附录A： RATS程式

16.8附录B： Dynare外挂程式简介

直接线性化

对数线性化

参考文献

索引