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第1章　差分方程1

1.1　时间序列模型1

1.2　差分方程及解法6

1.3　迭代法解方程8

1.4　备选解法12

1.5　蛛网模型16

1.6　解齐次差分方程20

1.7　求确定性过程的特解28

1.8　待定系数法30

1.9　滞后算子36

1.10　总结38

习题39

附录1.1 虚根和de Moivre定理41

尾注41

附录1.2　高阶方程中的特征根43

第2章　平稳时间序列模型45

2.1　随机差分方程模型45

2.2 自回归移动平均ARMA模型48

2.3　平稳性49

2.4　ARMA（p,q）模型的平稳性限制52

2.5 自相关函数57

2.6　偏自相关函数61

2.7　平稳序列的样本自相关63

2.8　Box-Jenkins模型筛选方法72

2.9　预测性质75

2.10　生产者物价指数（PPI）模型82

2.11　季节性模型88

习题94

2.12　总结94

尾注98

附录2.1 MA（1）过程的估计99

附录2.2 模型筛选准则100

第3章　波动性建模103

3.1 定式化的经济时间序列103

3.2　ARCH过程107

3.3　通货膨胀的ARCH和GARCH估计113

3.4　实例：PPI的GARCH模型117

3.5　风险的GARCH模型120

3.6　ARCH-M模型122

3.7　GARCH过程的其他特性125

3.8　GARCH模型的最大似然估计130

3.9　其他条件方差模型132

3.10　估计纽约证券交易所综合指数136

3.11 总结142

习题143

尾注147

第4章　包含趋势的模型148

4.1 确定性趋势和随机趋势148

4.2　除去趋势156

4.3　单位根与回归残差162

4.4　Monte Carlo方法166

4.5　DF检验172

4.6　DF检验实例175

4.7　扩展的DF检验180

4.8　结构性变化190

4.9　有效性与确定性回归变量197

4.10　趋势和单变量分解204

4.11　Panel单位根检验213

4.12　总结217

习题218

尾注221

附录 自助法222

尾注226

第5章　多方程时间序列模型227

5.1　干扰分析227

5.2　传递函数模型234

5.3　估计传递函数244

5.4　结构性多元估计的约束248

5.5　向量自回归（VAR）介绍251

5.6　估计和识别256

5.7　脉冲响应函数259

5.8　假设检验267

5.9　简单的VAR实例：西班牙的恐怖事件和旅游业273

5.10　结构性VAR276

5.11　结构性分解实例280

5.12　Blanchard和Quah分解287

5.13　实例：分解实际汇率与名义汇率变动292

5.14　总结296

习题297

尾注302

第6章　协整与误差修正模型304

6.1　单整变量的线性组合304

6.2　协整与共同趋势310

6.3　协整与误差修正模型312

6.4　协整检验：Engle-Granger检验方法319

6.5　协整检验：Engle-Granger检验方法演示322

6.6　协整和购买力平价理论327

6.7　特征根、秩与协整330

6.8　假设检验337

6.9　Johansen协整检验方法345

6.10　一般到特殊建模方法349

6.11　总结354

习题355

尾注359

附录6.1　协整向量推导360

附录6.2　特征根、平稳性与秩362

7.1　线性与非线性调整369

第7章　非线性时间序列模型369

7.2　ARMA模型的简单扩展371

7.3　门限自回归TAR模型374

7.4　TAR的扩展形式与其他非线性模型380

7.5　非线性检验386

7.6　状态转换模型的估计394

7.7　一般化的脉冲响应及其预测　402

7.8　单位根与非线性408

7.9　总结　413

习题　414

尾注　416

统计表　418

参考文献　424

索引433