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目录1

第1章　引言1

1.1　基本概念1

1.2　简单的描述性技术4

1.2.1　趋势5

1.2.2　季节循环9

1.3　变换10

1.4　例子10

1.5　小结15

1.6　习题16

第2章　概率模型18

2.1　简介18

2.2　随机过程18

2.3　例子21

2.4　样本相关函数22

2.5　习题24

第3章 自回归滑动平均模型26

3.1 简介26

3.2　滑动平均模型26

3.3 回归模型28

3.3.1　因果和平稳二象性29

3.3.2　渐进平稳性31

3.3.3　因果性定理32

3.3.4　AR模型的协方差结构33

3.4　ARMA模型35

3.5 ARIMA模型37

3.6 季节ARIMA模型39

3.7　习题40

4.2　矩估计量44

4.1　简介44

第4章　时域上的估计44

4.3 回归模型45

4.4　滑动平均模型47

4.5　ARMA模型49

4.6　最大似然估计49

4.7　偏自相关函数53

4.8　阶的选择56

4.9　残差分析60

4.10　建模61

4.11　习题61

第5章　SPLUS示例66

5.1 简介66

5.2 例166

5.3　例269

5.4　习题77

第6章　预测78

6.1 简介78

6.2　简单预测79

6.3　Box和Jenkins方法81

6.4　国库券之例子82

6.5　递归88

6.6　习题88

第7章　谱分析90

7.1 简介90

7.2　谱表示定理90

7.3　周期图94

7.4　周期图平滑96

7.5　小结101

7.6　习题101

8.2　方差非平稳性104

第8章　非平稳性104

8.1　简介104

8.3　均值非平稳性：带漂移的随机游动105

8.4　单位根检验108

8.5　模拟109

8.6　习题111

第9章　异方差性112

9.1 简介112

9.2　ARCH113

9.3　GARCH117

9.4　ARCH的估计与检验120

9.5　外汇汇率之例子122

9.6　习题131

10.1　简介132

第10章　多元时间序列132

10.2　μ.和Г的估计136

10.3　多元ARMA过程137

10.3.1　因果性和可逆性138

10.3.2　可识别性138

10.4　向量AR模型140

10.5　VAR推断的例143

10.6　习题153

第11章　状态空间模型155

11.1　简介155

11.2　状态空间表示155

11.3　Kalman递归159

11.4　随机波动模型161

11.5　期限结构的Kalman滤波之例子163

11.6　习题173

12.1　简介176

第12章　多元GARCH176

12.2　一般模型177

12.2.1　对角线型178

12.2.2　备择矩阵型179

12.3　二次型180

12.3.1　单因子GARCH（1,1）180

12.3.2　常相关系数模型181

12.4　外汇汇率之例181

12.4.1 数据181

12.4.2　用SPL.US估计多元GARCH182

12.4.3　预测192

12.4.4　预测投资组合条件标准差193

12.4.5　BEKK模型194

12.4.6　向量对角线模型196

12.4.7 条件均值ARMA197

12.5　小结198

12.6　习题198

第13章　同融与共同趋势200

13.1　简介200

13.2　定义与例子201

13.3　误差修正型205

13.4　Granger表示定理207

13.5 同融系统的结构212

13.6　同融系统的统计推断213

13.6.1　规范相关213

13.6.2　推断与检验214

13.7　即时指数与指数期货价格之例子217

13.8　小结224

13.9　习题224

参考文献226