《時間序列分析：回歸技術（第二版）》是2017年7月格致出版社、上海人民出版社聯合出版的圖書，作者是[美]查爾斯·W·奧斯特羅姆（Charles W·Ostrom）。
基本介紹
- 中文名：時間序列分析：回歸技術（第二版）
- 作者：[美]查爾斯·W·奧斯特羅姆（Charles W·Ostrom）
- ISBN：9787543226807
- 頁數：158頁
- 定價：32元
- 出版社：格致出版社、上海人民出版社
- 出版時間：2017年7月
- 裝幀：平裝
- 開本：32開
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
在社會科學研究中，許多數據都會以時間序列的形式出現，並隨時間變化而變化。對時間序列的分析會遇到一些問題，其中*重要的便是時間序列數據往往違反經典回歸的誤差項不存在自相關的假設條件，因此在分析此類數據時，必須對自相關進行診斷。《時間序列分析：回歸技術（第二版）》的核心便是對這些數據進行處理，以設計出合理的模型，指導實際工作。
主要特點
·《時間序列分析：回歸技術（第二版）》是關於時間序列回歸分析方法的新發展
·討論了常用的幾種廣義*小二乘法分析時間序列模型的例子
·提供了利用SPSS、TSP和SAS等統計軟體進行分析的方法
圖書目錄
序
第1章 導言
第2章 時間序列回歸分析：無滯後項實例
第1節 比率目標假設
第2節 誤差項
第3節 時間序列回歸模型
第4節 無自相關假設
第5節 違反無自相關假設的後果
第6節 自相關的常規檢驗
第7節 一種替代性的估計方法
第8節 EGLS估計（以一階自相關過程為例）
第9節 小樣本特性
第10節 比率目標假設再回顧
第11節 向多元回歸擴展
第12節 結論
第3章 替代性時間依賴過程
第1節 替代性過程
第2節 檢驗高階過程
第3節 過程識別
第4節 估計
第5節 結論
第4章 時間序列回歸分析：滯後項實例
第1節 分散式的滯後模型
第2節 滯後內生變數
第3節 用滯後內生變數來檢驗模型中的自相關
第4節 估計
第5節 EGLS估計
第6節 改良型比率目標模型
第7節 對分散式滯後模型的解釋
第8節 結論
第5章 預測
第1節 預測誤差
第2節 預測生成
第3節 修正預測方程
第4節 預測評估
第5節 案例：預測美國國防開支
第6節 結論
第6章 總結
附錄
注釋
參考文獻
