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时间序列分析:回归技术 版权信息
- ISBN：9787543226807
- 条形码：9787543226807 ; 978-7-5432-2680-7
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
时间序列分析:回归技术 本书特色
社会科学研究中往往会长期跟踪某一研究对象，并形成以时间为序列的数据。然而在对这些数据进行处理时，会遭遇误差项出现自相关的情况，从而严重影响显著性检验的准确性。本书旨在展示诊断自相关的方法，阐释解决自相关问题的处理步骤，包括Cochrane-Orcutt，Prais-Winsten，Hildreth-Lu等广义*小二乘法，以及SPSS、TSP和SAS等统计软件的使用方法，除此之外，本书还讨论了Box-Jenkins方法与经典回归方法的比较，以及有关世界序列回归分析的*新发展。
时间序列分析:回归技术 内容简介
社会科学研究中往往会长期跟踪某一研究对象，并形成以时间为序列的数据。然而在对这些数据进行处理时，会遭遇误差项出现自相关的情况，从而严重影响显著性检验的准确性。本书旨在展示诊断自相关的方法，阐释解决自相关问题的处理步骤，包括Cochrane-Orcutt，Prais-Winsten，Hildreth-Lu等广义*小二乘法，以及SPSS、TSP和SAS等统计软件的使用方法，除此之外，本书还讨论了Box-Jenkins方法与经典回归方法的比较，以及有关世界序列回归分析的*新发展。
时间序列分析:回归技术 目录
序
第1章 导言
第2章 时间序列回归分析：无滞后项实例
第1节 比率目标假设
第2节 误差项
第3节 时间序列回归模型
第4节 无自相关假设
第5节 违反无自相关假设的后果
第6节 自相关的常规检验
第7节 一种替代性的估计方法
第8节 EGLS估计（以一阶自相关过程为例）
第9节 小样本特性
第10节 比率目标假设再回顾
第11节 向多元回归扩展
第12节 结论
第3章 替代性时间依赖过程
第1节 替代性过程
第2节 检验高阶过程
第3节 过程识别
第4节 估计
第5节 结论
第4章 时间序列回归分析：滞后项实例
第1节 分布式的滞后模型
第2节 滞后内生变量
第3节 用滞后内生变量来检验模型中的自相关
第4节 估计
第5节 EGLS估计
第6节 改良型比率目标模型
第7节 对分布式滞后模型的解释
第8节 结论
第5章 预测
第1节 预测误差
第2节 预测生成
第3节 修正预测方程
第4节 预测评估
第5节 案例：预测美国国防开支
第6节 结论
第6章 总结
附录
注释
参考文献
展开全部
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