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非線性經濟的建模（簡體書）
- ISBN13：9787810985932
- 出版社：上海財經大學
- 作者：(美)克萊夫‧W.J.格蘭傑(Granger C.W.J.); (美)蒂莫‧泰雷斯維爾塔(Terasvirta T.)
- 裝訂：平裝
- 規格：26cm*19cm (高/寬)
- 出版日：2006/06/01
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商品簡介
目次
商品簡介
本書研究經濟變量聯系的計量模型最新發展與實踐，講論的技術方法涉及類似宏觀經濟變量的隨機變量的非線性聯系、具體投資或生產函數等。本書提供實證研究示例，部分證研究是泰雷斯維爾塔教授完成的。
格蘭杰教授與泰雷斯維爾塔教授是動態多元分析技術的開拓性研究者。他們通過本書的動態多元分析探索性方法說明變量的非線性聯模型。非線性模型是以前線性聯系模型與一元模型的擴展。新方法有益于希望構建使用非線性動態多元聯系的計量經濟學家。特別值得關注少數解釋變量與滯后因變量的非線性形式的單因變量模型。
本書也仔細討論估計、經驗和模型評價的問題，討論的模型類型包括數模型、神經網絡和投影跟蹤的非參數模型，也特別關注光滑區間轉移模型。
格蘭杰教授與泰雷斯維爾塔教授是動態多元分析技術的開拓性研究者。他們通過本書的動態多元分析探索性方法說明變量的非線性聯模型。非線性模型是以前線性聯系模型與一元模型的擴展。新方法有益于希望構建使用非線性動態多元聯系的計量經濟學家。特別值得關注少數解釋變量與滯后因變量的非線性形式的單因變量模型。
本書也仔細討論估計、經驗和模型評價的問題，討論的模型類型包括數模型、神經網絡和投影跟蹤的非參數模型，也特別關注光滑區間轉移模型。
目次
前言
譯者序
第一章 基本概念
1.1 緒論
1.2 線性模型
1.3 單變量非線性模型
1.4 非線性與異方差
1.5 平穩性和可逆性
1.6 平穩、記憶和均衡
第二章 廣義模型和分析工具
2.1 廣義非線性模型
2.2 頻域分析
2.3 分析工具
第三章 經濟理論的非線性模型
3.1 非線性模型
3.2 分岔和突變
3.3 混沌
第四章 特殊的非線性多變量模型
4.1 非線性自回歸和回歸模型
4.2 平滑轉換回歸模型
4.3 雙線性模型
4.4 非線性移動平均模型
4.5 異方差和隨機系數模型
第五章 長記憶模型
5.1 積分序列
5.2 長記憶性與非線性
5.3 吸引子
5.4 吸引子的估計與檢驗
5.5 非線性誤差修正模型
5.6 模型涵義
第六章 線性檢驗
6.1 拉格朗日乘數檢驗
6.2 拉格朗日乘數檢驗的應用
6.3 備擇假設未定的線性檢驗
6.4 不變條件方差與條件異方差的檢驗
6.5 局部等價備擇假設
6.6 線性檢驗的漸近相對效率比較
6.7 使用哪個檢驗
第七章 非線性模型
7.1 序言
7.2 非參數模型和半參數模型
7.3 參數STR模型的設定
7.4 STR模型的估計
7.5 雙線性模型的設定和估計
7.6 神經網絡模型的估計
7.7 評價估計的非線性模型
第八章 預測、匯總與非對稱性
8.1 非線性模型的預測
8.2 匯總與非線性的效應
8.3 經濟周期的非對稱性和其他非線性問題
第九章 應用
9.1 工業產量建模
9.2 美國GNP與先行指標的非線性聯系
9.3 結論
第十章 非線性建模策略
參考文獻
術語表
譯者序
第一章 基本概念
1.1 緒論
1.2 線性模型
1.3 單變量非線性模型
1.4 非線性與異方差
1.5 平穩性和可逆性
1.6 平穩、記憶和均衡
第二章 廣義模型和分析工具
2.1 廣義非線性模型
2.2 頻域分析
2.3 分析工具
第三章 經濟理論的非線性模型
3.1 非線性模型
3.2 分岔和突變
3.3 混沌
第四章 特殊的非線性多變量模型
4.1 非線性自回歸和回歸模型
4.2 平滑轉換回歸模型
4.3 雙線性模型
4.4 非線性移動平均模型
4.5 異方差和隨機系數模型
第五章 長記憶模型
5.1 積分序列
5.2 長記憶性與非線性
5.3 吸引子
5.4 吸引子的估計與檢驗
5.5 非線性誤差修正模型
5.6 模型涵義
第六章 線性檢驗
6.1 拉格朗日乘數檢驗
6.2 拉格朗日乘數檢驗的應用
6.3 備擇假設未定的線性檢驗
6.4 不變條件方差與條件異方差的檢驗
6.5 局部等價備擇假設
6.6 線性檢驗的漸近相對效率比較
6.7 使用哪個檢驗
第七章 非線性模型
7.1 序言
7.2 非參數模型和半參數模型
7.3 參數STR模型的設定
7.4 STR模型的估計
7.5 雙線性模型的設定和估計
7.6 神經網絡模型的估計
7.7 評價估計的非線性模型
第八章 預測、匯總與非對稱性
8.1 非線性模型的預測
8.2 匯總與非線性的效應
8.3 經濟周期的非對稱性和其他非線性問題
第九章 應用
9.1 工業產量建模
9.2 美國GNP與先行指標的非線性聯系
9.3 結論
第十章 非線性建模策略
參考文獻
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