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1、时间序列分析讲义TimeSeriesAnalysis吉林大学商学院刘金全时间序列分析原来是“概率论与数理统计”领域当中的一个重要分支，其中有国际著名的学术杂志“时间序列分析”。由于在过去的二十几年当中，时间序列分析方法在经济学的定量分析当中获得了空前的成功应用，因此所出现的“时间序列计量经济学”已经成为了“实证宏观经济学”的同意语或者代名词。由此可见，作为宏观经济研究，甚至已经涉及到微观经济分析，时间序列分析方法是十分重要的。时间序列分析方法之所以在经济学的实证研究中如此重要，其主要原因是经济数据大多具有时间属性，都可以按照时间顺序构成时间序列，而时间序列分析正是分析这些时间序列数据动态属
2、性和动态相关性的有力工具。从一些典型的研究案例中可以看出，时间序列分析方法在揭示经济变量及其相关性方法取得了重要进展。目前关于时间序列分析的教科书和专著很多。仅就时间序列本身而言的理论性论著也很多，例如本课程主要参考的Hamilton的“时间序列分析”，以及Box和Jankins的经典性论著“时间序列分析”；近年来出现了两本专门针对经济学和金融学所编写的时间序列专著，这也是本课程主要参考的教材。另外需要注意的是，随着平稳性时间序列方法的成熟和解决问题所受到的局限性的暴露，目前研究非平稳时间序列的论著也正在出现，其中带有结构性特征的非平稳时间序列分析方法更是受到了广泛重视。本课程将介绍时间序
3、列分析的基本方法，预计讲授时间为54学时。本课程将布置一定的作业，并且进行笔试。主要参考书目：[1]Box,G.E.P.andJenkins,G.M.,TimeSeriesAnalysis:ForecastingandControl,HoldenDay,1976.[2]EndersW.,AppliedEconometricTimeSeries,JohnWiley&Sons,Inc.,1995.[3]Mill,T.C.,TheEconometricModellingofFinancialTimeSeries,secondedition,CambridgeUniversityPress,199
4、9.[4]李子奈,叶阿忠,高等计量经济学,清华大学出版社,2000年.[5]Hargreaves,C.P.,NonstationaryTimeSeriesAnalysisandCointegration,OxfordUniversityPress,1994.[6]Kim,C.J.andNelson,C.R.,State-SpaceModelswithRegimeSwitching:ClassicalandGibbs-SamplingApproacheswithApplications.TheMITPress,1999.[7]Banerjee,A.,Dolado,J.J.andHendry,
5、D.F.,Cointegration,ErrorCorrectionandtheEconomicAnalysisofNon-StationaryData,OxfordUniversityPress,1993.[8]Hendry,D.F.,DynamicEconometrics,OxfordUniversityPress,1995.[9]Barnett,W.A.,Kirman,A.P.andSalmon,M.,eds.,NonlinearDynamicsandEconomics,CambridgeUniversityPress,1996.[10]Harvey,A.C.,Forecasting
6、StructuralTimeSeriesModelsandtheKalmanFilter,Cambridge22UniversityPress,1989.第一章差分方程差分方程是连续时间情形下微分方程的特例。差分方程及其求解是时间序列方法的基础，也是也是分析时间序列动态属性的基本方法。经济或者金融时间序列方法主要处理具有随机项的差分方程求解问题，因此确定性差分方程理论是我们首先需要了解的重要内容。§1.1一阶差分方程假设利用变量表示随着时间变量变化的某种事件的属性或者结构，则便是在时间可以观测到的数据。假设受到前期取值和其他外生变量的影响，满足下述方程：(1.1)在上述方程当中，由于仅线性
7、地依赖前一个时间间隔自身的取值，因此称具有这种结构的方程为一阶线性差分方程。如果变量是确定性变量，则此方程是确定性差分方程；如果变量是随机变量，则此方程是随机差分方程。下面我们假设是确定性变量。例1.1货币需求函数假设实际货币余额、实际收入、银行才储蓄利率和商业票据利率的对数变量分别表示为、、和，则可以估计出美国货币需求函数为：上述方程便是关于的一阶线性差分方程。可以通过此方程的求解和结构分析，判断其他外生变量变化对货币
