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1 时间序列的性质1

1.1 时间序列的描述1

1.2 白噪声2

1.3 平稳性3

1.4 时间序列的转换4

1.5 趋势、季节趋势和不规则趋势模型6

1.6 时间序列的ARMA模型7

1.7 典型的时间序列的性质8

2 差分方程11

2.1 线性差分方程11

2.2 滞后算子12

2.3 差分方程的解12

2.3.1 特解及滞后算子13

2.3.2 迭代解14

2.3.3 齐次解16

2.3.4 特解17

2.4 稳定性条件18

2.5 稳定性和平稳性19

3 单变量时间序列22

3.1 估计ARMA模型22

3.1.1 自相关函数（ACF）23

3.1.2 偏自相关函数（PACF）25

3.1.3 Q检验29

3.1.4 残差诊断30

3.1.5 信息准则31

3.1.6 博克斯-詹金斯（Box-Jenkins）方法32

3.2 时间序列的趋势34

3.2.1 确定性趋势34

3.2.2 随机趋势35

3.2.3 随机和确定性趋势36

3.2.4 时间序列趋势的附加说明36

3.3 季节性时间序列38

3.3.1 移动季节模型39

3.3.2 季节模型的估计40

3.3.3 季节模型的检验40

3.3.4 H-P滤波方法41

3.4 单位根43

3.4.1 迪基-富勒（Dickey-Fuller）检验44

3.4.2 增强的迪基-富勒检验（ADF检验）47

3.4.3 菲利普斯-佩龙（Phillips-Perron）检验49

3.4.4 标准单位根检验的缺点51

3.4.5 KPSS检验52

3.5 单位根与结构变化55

3.5.1 佩龙（Perron）检验55

3.5.2 日沃特（Zivot）和安德鲁斯（Andrews）检验59

3.6 结构变化的检验62

3.6.1 单一结构变化64

3.6.2 多重结构的变化69

3.7 条件异方差的非线性结构77

3.7.1 条件期望和无条件期望78

3.7.2 ARCH模型79

3.7.3 GARCH模型82

3.7.4 条件异方差的检验85

3.7.5 BDS检验88

3.7.6 BDS检验的替代方法：关联积分方法92

3.7.7 GARCH模型的估计与辨识95

3.7.8 ARCH类模型的扩展100

3.7.9 多元（G） ARCH模型106

3.7.10 波动中的结构突变112

4 多元时间序列116

4.1 VAR模型117

4.1.1 结构式、简化式与识别119

4.1.2 VAR模型的平稳性和稳定性120

4.1.3 VAR模型的估计122

4.2 格兰杰因果关系检验124

4.3 协整和误差修正模型128

4.3.1 协整的定义130

4.3.2 恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）方法135

4.3.3 恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）方法的拓展140

4.3.4 约翰森（Johansen）方法142

5 面板数据和单位根检验146

5.1 零假设为单位根和有限系数异质性的LLC面板单位根检验147

5.2 零假设为单位根和异质性系数的IPS单位根检验150

5.3 零假设为稳定的HADRI单位根检验153

5.4 收敛性的BMW检验154

5.5 β收敛的VOGELSAG检验155

附录A——蒙特卡罗模拟159

附录B——统计表161

参考文献166