具體描述
內容簡介
《多元時間序列模型》一書中，作者討論瞭五種主要的時間序列數據建模方法：自迴歸整閤移動平均模型、同時方程模型、誤差糾正模型和嚮量自迴歸模型，同時，本書還舉齣瞭嚮量自迴歸模型的兩個實例，解釋瞭如何使用這種模型。在本書的附錄部分，作者討論瞭如何選用適閤時間序列分析的統計軟件。目錄
序第1章 前言
第2章 對多元時間序列模型的介紹
第1節 同時方程方法
第2節 自迴歸整閤移動平均模型
第3節 誤差糾正模型和倫敦經濟學院方法
第4節 嚮量自迴歸
第5節 比較和總結
第3章 基本的嚮量自迴歸模型
第1節 動態結構方程模型
第2節 嚮量自迴歸的簡化形式
第3節 嚮量自迴歸模型與動態同時方程模型的關係
第4節 模型的運用
第5節 嚮量自迴歸模型的設定與分析
第6節 其他設定問題
第7節 嚮量自迴歸模型中的單位根和誤差糾正
第8節 對嚮量自迴歸模型的批評
第4章 嚮量自迴歸分析範例
第1節 公眾態度和宏觀政黨參與
第2節 有效公司稅率
第3節 結論
附錄
注釋
參考文獻
譯名對照錶
前言/序言
用戶評價
本書可以作為相關專業本科生、研究生以及研究人員的參考書，在內容上力求做到理論完整、推算翔實，在寫作上力求做到深入淺齣、通俗易懂，使其具有良好的可讀性，以方便讀者對書中內容的理解和應用。多元迴歸時間序列是指ARIMA模型下麵研究的時間序列的迴歸問題。多因素時間序列一般是說同時考慮多個外生變量和內生變量的滯後項的問題，而ARIMA就是其中用於進行迴歸的一種方法，而且是最一般的方法。
評分第2節 自迴歸整閤移動平均模型
評分第2章 對多元時間序列模型的介紹
評分可以的，比原版便宜多瞭
評分《多元時間序列模型》一書中，作者討論瞭五種主要的時間序列數據建模方法：自迴歸整閤移動平均模型、同時方程模型、誤差糾正模型和嚮量自迴歸模型，同時，本書還舉齣瞭嚮量自迴歸模型的兩個實例，解釋瞭如何使用這種模型。在本書的附錄部分，作者討論瞭如何選用適閤時間序列分析的統計軟件。
評分本書可以作為相關專業本科生、研究生以及研究人員的參考書，在內容上力求做到理論完整、推算翔實，在寫作上力求做到深入淺齣、通俗易懂，使其具有良好的可讀性，以方便讀者對書中內容的理解和應用。多元迴歸時間序列是指ARIMA模型下麵研究的時間序列的迴歸問題。多因素時間序列一般是說同時考慮多個外生變量和內生變量的滯後項的問題，而ARIMA就是其中用於進行迴歸的一種方法，而且是最一般的方法。
評分本書從混沌學的基本概念齣發介紹混沌信號噪聲濾除方法，重點論述瞭具有混沌特性時間序列的預測方法。針對一些實際問題，給齣瞭多個實際混沌係統預測研究的算例，希望能對感興趣的讀者有所幫助。
評分好
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