數量
1.1 時間序列資料第02章 Eviews 簡介
1.2 時間序列資料性質
1.3 時間序列的重要動差
1.4 定態時間序列
1.5 樣本動差
1.6 固定趨勢
1.7 季節性
1.8 總體與財金時間序列資料
2.1 EViews 的使用簡介第03章 ARMA 模型
2.2 指令概述
2.3 程式專屬變數
2.4 程式的執行控制
2.5 EViews 程式範例
2.6 EViews 指令採集視窗
3.1 定態時間序列模型第04章 時間序列迴歸分析
3.2 移動平均模型
3.3 自我迴歸 AR 模型與其定態條件
3.4 一階自我迴歸 AR(1) 模型
3.5 AR(1) 模型之估計
3.6 AR(1) 模型之衝擊反應函數
3.7 實例應用:實質匯率與購買力平價
3.8 p 階自我迴歸 AR(p) 模型
3.9 ARMA 模型
3.10 Wold Representation 定理
4.1 時間序列漸近理論第05章 預測
4.2 時間序列迴歸模型
4.3 Newey-West HAC 估計式
4.4 常用的時間序列迴歸模型
4.5 AR 係數估計式的大樣本性質
4.6 AR 係數估計式的小樣本偏誤
4.7 實例:估計菲利浦曲線
5.1 時間序列預測模型第06章 單根與隨機趨勢
5.2 AR(1) 模型之預測
5.3 AR(p) 模型之預測
5.4 即時預測
5.5 擬真樣本外預測
5.6 樣本外預測之應用
5.7 透過 EViews 執行動態預測
5.8 附錄
6.1 隨機漫步模型第07章 結構性變動
6.2 非定態時間序列:帶有趨勢之序列
6.3 隨機趨勢造成的問題
6.4 時間序列的單根檢定
6.5 實例應用:對實質匯率的單根檢定
6.6 ADF 檢定的檢定力
6.7 其他單根檢定
6.8 如何處理時間序列的單根
6.9 去除趨勢後定態 vs. 差分後定態
6.10 追蹤資料單根檢定
6.11 實例應用:再探購買力平價困惑
6.12 附錄
7.1 結構性變動第08章 縮減式 VAR
7.2 檢定結構性變動
7.3 變動點 τ 未知下的檢定
7.4 變動點的估計
7.5 結構性改變 vs. 隨機趨勢
7.6 未知結構性轉變的單根檢定
8.1 縮減式 VAR第09章 結構式 VAR(I)
8.2 縮減式 VAR 的估計
8.3 縮減式 VAR 的預測
8.4 應用:檢定股票價格現值模型
8.5 Granger 因果關係檢定
8.6 Granger 因果關係檢定之實例應用
8.7 縮減式 VAR 模型的實務議題
8.8 附錄
9.1 VAR 與結構性衝擊第10章 結構式 VAR(II)
9.2 結構式 VAR
9.3 認定條件
9.4 衝擊反應函數
9.5 變異數分解
9.6 歷史分解
9.7 實例應用:外匯市場不對稱干預
9.8 延伸閱讀
9.9 附錄
10.1 一般結構式 VAR第11章 共整合與向量誤差修正模型
10.2 過度認定檢定
10.3 貨幣政策的 SVAR 模型
10.4 長期限制認定條件
10.5 實例應用:Blanchard and Quah(1989)
10.6 延伸閱讀
10.7 附錄
11.1 共整合關係第12章 GARCH 模型
11.2 共整合與共同隨機趨勢
11.3 向量誤差修正模型
11.4 Engle-Granger 兩階段程序
11.5 Johansen 程序
11.6 實例應用:利率期限結構
11.7 關於共整合分析
11.8 VAR 模型設定
11.9 附錄
12.1 時間序列的波動性第13章 Bootstrap 與模擬
12.2 ARCH 模型
12.3 GARCH 模型
12.4 檢定 ARCH 效果
12.5 GARCH 模型的擴充
12.6 GARCH 模型的最大概似估計
12.7 GARCH 模型的實例應用:外匯市場干預
12.8 關於 ARCH-GARCH 模型
13.1 蒙地卡羅模擬及其應用第14章 DSGE 模型
13.2 樣本重抽法與 Bootstrap
13.3 Bootstrap 偏誤與標準差
13.4 Bootstrap 信賴區間
13.5 Bootstrap p-values
13.6 迴歸模型的 Bootstrap
13.7 Bootstrapping 長期追蹤調查資料
13.8 Bootstrap 的實例應用
13.9 EViews 程式附錄
14.1 DSGE 模型簡介第15章 經濟理論與實證
14.2 一階隨機差分方程式
14.3 二階隨機差分方程式
14.4 理性預期方程組
14.5 模型調校
14.6 一個簡單的實質景氣循環模型
14.7 附錄 A:EViews 程式
14.8 附錄 B:Dynare 外掛程式簡介
15.1 經濟理論與實證研究
15.2 一個簡單的匯率模型
15.3 估計檢定與模型調校
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