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2020-12-14 14:57:59
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AI智能生成
时间学习序列框架，参见李子奈、高铁梅老师的教材
学习参考
计量经济学
李子奈
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大纲/内容
单方程
序列相关性及其检验
定义
后果
检验<br>
DW检验
Q统计量检验，Ljunge-box检验<br>
LM检验
补救
平稳时间序列模型ARMA(p,q)<br>
模型识别<br>
AR/MA/ARMA
PACF
ACF
滞后项p,q
信息准则
AIC
SBC/SW
HQC
参数估计
模型参数
AR
最小二乘法OLG<br>
MA
迭代法
矩估计
模型检验
t-test
f-test
误差项相关性检验<br>
模型预测
非平稳时间序列<br>
ARIMA(p,d,q)
协整和误差修正模型
单位根检验
平稳性的单位根检验<br>
AD
ADF(三模型）
结构变化的时间序列单位根检验
ZA
LP<br>
协整检验
E-G检验
多变量E-G检验
JJ检验/Johansen检验（多个一阶单整变量检验）<br>
结构变化的时间序列协整检验
GH检验
误差修正模型ECM
非传统时间序列模型<br>
自回归条件异方差模型ARCH
Granger表述定理
E-G两步法
用OLS法进行协整回归，估计协整向量<br>
将第一步求出的误差项带入ECM，并估计参数<br>
多方程
向量自回归模型VAR
模型估计
滞后阶数选择
LR
AIC
SC
格兰杰检验<br>
脉冲响应分析
脉冲响应函数
Cholesky正交化的脉冲响应函数
方差分解分析<br>
相对方差贡献率RVC
结构向量自回归模型SVAR
模型识别<br>
短期约束
长期约束
模型估计
格兰杰因果检验
脉冲响应分析
方差分解分析
协整和误差修正模型
协整检验
JJ检验
特征根迹检验
最大特征值检验<br>
向量的误差修正模型VECM<br>
方差分解分析
脉冲响应分析
格兰杰因果检验
变量数
单变量
双变量
单位根检验
平稳
AR/MA/ARMA
非平稳
非协整
ARIMA
协整
ECM
确定单整的阶数
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