附件:设置1:设置2:设置3:设置4:本书分为四部分内容。第一部分单变量时间序列分析, 包括传统时序分析、随机时序分析、ARCH类模型 ; 第二部分基于回归的多变量时序分析, 包括含虚拟变量的回归模型、基于线性回归的协整和误差修正模型 (ECM) ; 第三部分基于AR的多变量时序分析, 包括向量自回归模型 (VAR) 、结构向量自回归模型 (SVAR) 、向量误差修正模型 (VECM) ; 第四部分为截面数据和时序数据结合的多变量时序分析, 主要是在经典线性回归模型基础上发展起来的各种Panel Data模型。
附注提要
本书分为四部分内容。第一部分单变量时间序列分析, 包括传统时序分析、随机时序分析、ARCH类模型 ; 第二部分基于回归的多变量时序分析, 包括含虚拟变量的回归模型、基于线性回归的协整和误差修正模型 (ECM) ; 第三部分基于AR的多变量时序分析, 包括向量自回归模型 (VAR) 、结构向量自回归模型 (SVAR) 、向量误差修正模型 (VECM) ; 第四部分为截面数据和时序数据结合的多变量时序分析, 主要是在经典线性回归模型基础上发展起来的各种Panel Data模型。