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书名：商业和经济预测中的时间序列模型
作者：菲利普·汉斯·弗朗西斯
译者：封建强
ISBN号：730004456
出版社：中国人民大学出版社
版次：2002年12月第1版
印次：2002年12月第1次
页数/字数：324/297000
开本：787x965 16开
装帧：平装本
价格：￥29元
靓书点评
经济与商业时间序列的计量分析是研究与应用的主要领域。最近几十年，无论是在理论上，还是实际应用上，人们对构建时间序列模型以及将其应用于预测的兴趣与日俱增。在今天的时序应用中出现了许多新的方向，比如单位根、协整、GARCH模型、变季节性、异常观测值和非线性等。尽管并不能够令人信服地表明在所有这些方向上都能得到更好的预测，但其中的许多方向还会存在下去，并成为今后十年中实际预测的工具之一。本书的目的就是从对经济与商业时间序列的预测这个角度，来回顾这些方法的几个最新进展。
一本论及时间序列分析所有方面的全面的教科书将达数千页。例如，就单位根分析而言，这一领域扩展的步伐与变化是如此之快，以至于仅论述这一主题，需要比本书更多的页数。因此，本书不准备对时序分析的所有现存内容作全面的介绍。很明显，作出这番选择必定要付出代价，也就是说，书中的许多讨论有时在理论上可能不如读者所希望的那样精确。事实上，有时这些讨论是概括性的。在这里，按照我的意图，读者应该能够依据那些已充分描述了数据的重要特征的时间序列模型来作出他们自己的预测，评估这些预测值，如果必要的话还要能够对模型可能的修正提出一些建议。对一些有趣的案例，我也建议进一步的阅读。为了达到这一目的，在所有构建与评估时间序列模型的方法之间，在所有的估计方法以及所有能够使用的各种不同的检验方法之间，我都作了选择。
目录：
第1章 引言与述评
第2章 经济时间序列的重要特征
2．1 趋势
2．2 季节性
2．3 异常观测值
2．4 条件异方差
2．5 非线性
2．6 共同的特征
第3章 单变量时间序列分析中的基本概念
3．1 自回归移动平均模型
3．2 自相关与模型识别
3．3 估计与诊断方法
3．4 模型选择
3．5 预测
第4章 时间序列的趋势性
4．1 趋势建模
4．2 单位根检验
4．3 平稳性检验
4．4 预测
第5章 季节性
5．1 季节时间序列的典型特征
5．2 季节单位根
5．3 周期模型
5．4 其他问题
第6章 异常观测值
6．1 异常观测值的建模
6．2 异常观测值的检验
6．3 不规则数据与单位根
第7章 条件异方差
7．1 条件异方差模型
7．2 模型确定与预测
7．3 模型的各种扩展
第8章 非线性
8．1 一些非线性模型及其特征
8．2 实证研究中的模型确定策略
第9章 多变量时间序列
9．1 多变量时间序列模型的表示
9．2 经验模型的构建
9．3 VAR模型的应用
第1O章 共同的特征
10．1 二元时间序列的基本知识
10．2 共同趋势与协整
10．3 共同的季节性与其他特征
数据附录
参考文献
