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内容简介

　　《多元时间序列模型》一书中，作者讨论了五种主要的时间序列数据建模方法：自回归整合移动平均模型、同时方程模型、误差纠正模型和向量自回归模型，同时，本书还举出了向量自回归模型的两个实例，解释了如何使用这种模型。在本书的附录部分，作者讨论了如何选用适合时间序列分析的统计软件。

目录

序
第1章 前言
第2章 对多元时间序列模型的介绍
第1节 同时方程方法
第2节 自回归整合移动平均模型
第3节 误差纠正模型和伦敦经济学院方法
第4节 向量自回归
第5节 比较和总结

第3章 基本的向量自回归模型
第1节 动态结构方程模型
第2节 向量自回归的简化形式
第3节 向量自回归模型与动态同时方程模型的关系
第4节 模型的运用
第5节 向量自回归模型的设定与分析
第6节 其他设定问题
第7节 向量自回归模型中的单位根和误差纠正
第8节 对向量自回归模型的批评

第4章 向量自回归分析范例
第1节 公众态度和宏观政党参与
第2节 有效公司税率
第3节 结论
附录
注释
参考文献
译名对照表

前言/序言

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多元时间序列模型

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本书可以作为相关专业本科生、研究生以及研究人员的参考书，在内容上力求做到理论完整、推算翔实，在写作上力求做到深入浅出、通俗易懂，使其具有良好的可读性，以方便读者对书中内容的理解和应用。多元回归时间序列是指ARIMA模型下面研究的时间序列的回归问题。多因素时间序列一般是说同时考虑多个外生变量和内生变量的滞后项的问题，而ARIMA就是其中用于进行回归的一种方法，而且是最一般的方法。

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书不错哈，是正版的，纸张好

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