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第一章 平稳时间序列及性质 1

1.1 经济时间序列的基本概念 1

1.2 AR（Autoregressive）模型及性质 2

1.3 偏自相关（partial autocorrelation）函数 6

1.4 MA（Moving Average）模型及性质 8

1.5 ARMA（Autoregressive Moving Average）模型及性质 11

1.6 AR（p）模型的估计 13

1.7 MA（q）与ARMA模型的估计 15

1.8 平稳时间序列的建模过程 17

参考文献 23

第二章 单位根与协整分析 24

2.1 单位根与伪回归 24

2.2 AR模型的单位根检验 25

2.3 MA模型的单位根检验 26

2.4 ARIMA模型的单位根检验 29

2.5 向量自回归与误差修正模型 31

2.6 时间趋势与协整关系 32

2.7 协整关系的实证研究 34

本章附录 35

参考文献 39

第三章 时间序列的因果性检验 41

3.1 平稳时间序列的Granger因果性检验 41

3.2 协整关系与Granger因果性 43

3.3 非平稳时间序列的Granger因果性检验 44

3.4 蒙特卡洛模拟结果 50

3.5 Granger因果性检验的一些新发展 51

本章附录 55

参考文献 59

第四章 通货膨胀预期与Granger因果性 61

4.1 Granger因果性与粮价及通货膨胀之关系 61

4.2 模型的设定与检验 63

4.3 向量误差修正模型的估计 65

本章附录 68

参考文献 74

第五章 货币供给与收入间因果性的单位根分析 76

5.1 ARMA模型的设定 76

5.2 ARMA模型的单位根检验 78

5.3 货币供给与收入间的因果性检验 81

5.4 存在滞后阶数与结构变化时的因果性研究 84

5.5 Sims检验与Sims滤波 87

本章附录 91

参考文献 98

第六章 货币需求函数与弱外生性检验 100

6.1 非平稳性分析 100

6.2 长期关系的估算 107

6.3 弱外生性 112

6.4 货币需求函数的估计 114

本章附录 116

参考文献 117

第七章 货币长期中性与单位根检验 119

7.1 Fisher与Seater的货币长期中性检验 119

7.2 中国货币长期中性研究 120

7.3 日本货币长期中性研究 124

本章附录 128

参考文献 131

第八章 面板数据分析 133

8.1 面板数据模型 133

8.2 动态面板数据模型 138

8.3 基于动态面板模型的实证分析 142

本章附录 151

参考文献 152

附录 154

A．EViews软件使用手册 154

B．统计表 169