如何科學地刻畫或逼近經濟現(xiàn)象在時間維度上的這類動態(tài)關系或規(guī)律,并建立模型以滿足經濟預測與決策等其他管理實踐的需要,構成時間序列經濟計量的核心目標。
然而,目前絕大多數(shù)時間序列經濟計量分析都是在時域內展開的,其中包括計量模型的構建、估計、檢驗。此外,時域分析與頻域分析似平被割離開來,分別在兩條軌道上獨立發(fā)展,通常兩域內分析所獲得的階段性結果并未有機結合起來,從而大大削減了結果的完整性。實際上現(xiàn)已證明,在頻域內也能構造出許多有價值的統(tǒng)計量,用于經濟計量模型的估計或檢驗,并且有時具備較時域分析更好的統(tǒng)計性質。小波分析作為一門新興的數(shù)學理論和方法,它在時域和頻域上均具有良好的分辨能力。它的應用使時間序列分析在時域和頻域都達到了良好的局部化效果,為洞察時間序列的動態(tài)提供了一個全新的視角與工具。
本書在深度把握小波分析、時間序列分析理論和總結前人研究經驗的基礎上,綜合運用統(tǒng)計學、概率論與數(shù)理統(tǒng)計和金融計量學等學科的相關知識,將小波分析在兩域中的分析優(yōu)勢嵌入現(xiàn)有的時間序列分析理論中,拓展和豐富非平穩(wěn)時間序列分析方法的理論研究和應用研究。主要包括三個方面的研究:小波域單位根檢驗、小波域協(xié)整檢驗、小波域馬爾可夫模型及應用。
時間序列計量分析源于人們認識到人類的經濟活動均是在一定的時空條件下進行的,并受社會、經濟、文化等因素的共同影響,從而使外在的經濟現(xiàn)象在時間維度上通常會呈現(xiàn)出前后相關的特征。如何科學地刻畫或逼近經濟現(xiàn)象在時間維度上的這類動態(tài)關系或規(guī)律,并建立模型以滿足經濟預測與決策等其他管理實踐的需要,構成時間序列經濟計量的核心目標。自1970年Time Series Analysis:Forecasting and Control出版以來,時間序列經濟計量分析的理論與應用研究都有長足的發(fā)展。特別值得關注的是.諸如非平穩(wěn)的單位根過程、協(xié)整過程、異質性及隨機異方差模型等的一些理論自20世紀80年代初不斷興起,在很大程度上改變了傳統(tǒng)時間序列經濟計量學的理論與方法。平穩(wěn)時間序列不再是經濟計量學研究的唯一對象.非平穩(wěn)時間序列也不再是不可涉足的領域,特別是其中的,(1)和,(2)過程與協(xié)整過程已成為研究的主要對象,它們已經在經濟和金融領域得到廣泛的應用。
然而,目前絕大多數(shù)時間序列經濟計量分析都是在時域內展開的,其中包括計量模型的構建、估計、檢驗。此外,時域分析與頻域分析似乎被割裂開來,分別在兩條軌道上獨立發(fā)展,通常兩域內分析所獲得的階段性結果并未有機結合起來,從而大大削減了結果的完整性。實際上現(xiàn)已證明.在頻域內也能構造出許多有價值的統(tǒng)計量,用于經濟計量模型的估計或檢驗.并且較時域分析具有更好的統(tǒng)計性質。小波分析作為一門新興的數(shù)學理論和方法.它在時域和頻域上均具有良好的分辨。它的應用能使時間序列分析在時域和頻域都達到了良好的局部化效果,為洞察時間序列的動態(tài)提供了一個全新的視角與工具。
本書在深度把握小波分析、時間序列分析理論和總結前人研究經驗的基礎上.綜合運用統(tǒng)計學、概率論與數(shù)理統(tǒng)計和金融計量學等學科的相關知識.將小波分析在時頻兩域的分析優(yōu)勢嵌人現(xiàn)有的時間序列分析理論中,拓展和豐富非平穩(wěn)時問序列分析方法的理論研究和應用研究。
涂雄苓,女,江西安義人,統(tǒng)計學博士。現(xiàn)就職于江西財經大學統(tǒng)計學院數(shù)理統(tǒng)計系,從事統(tǒng)計學教學與科研工作。主要研究方向是抽樣技術與經濟計量模型。主講《抽樣技術》《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》《實用回歸分析》及《統(tǒng)計預測與決策》等多門課程。近幾年,在《統(tǒng)計研究》《數(shù)理統(tǒng)計與管理》《統(tǒng)計與預測》《系統(tǒng)工程》等重要的學術期刊發(fā)表論文20余篇,參于國家自然科學基金項目和國家社會科學基金課題3項,主持完成省級科研項目1項。多次指導大學生參加全國數(shù)學建模比賽,并獲國家二等獎2項,廣西區(qū)一等、二等獎3項。
第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 經濟計量分析中的小波分析研究綜述
1.2.1 理論研究
1.2.2 實證研究
1.3 研究內容與研究目標
1.3.1 研究內容
1.3.2 研究目標
1.4 研究方法、組織結構和技術路線
1.4.1 研究方法
1.4.2 組織結構與技術路線
1.5 本書的創(chuàng)新點
第2章 小波與非平穩(wěn)時間序列分析的理論預備
2.1 小波分析理論
2.1.1 小波函數(shù)
2.1.2 離散小波變換
2.1.3 極大重疊離散小波變換
2.1.4 小波方差
2.2 非平穩(wěn)時間序列分析的基礎理論
2.2.1 維納過程
2.2.2 泛函中心極限定理
2.2.3 連續(xù)映射定理
第3章 小波域單位根檢驗
3.1 單位根過程概述
3.1.1 單位根過程的幾種定義
3.1.2 區(qū)分單位根過程和(趨勢)平穩(wěn)過程的意義
3.2 單位根檢驗研究進展
3.3 小波域單位根過程的檢驗
3.3.1 Fan和Gencay(2010)方法
3.3.2 Fan和Gencay(2010)方法的拓展
3.4 本章引理、定理的證明
3.4.1 引理3.1 的證明
3.4.2 引理3.2 的證明
3.4.3 定理3.1 的證明
3.5 本章小節(jié)
第4章 小波域協(xié)整檢驗
4.1 協(xié)整的思想與定義
4.2 線性協(xié)整的檢驗框架
4.3 協(xié)整檢驗EG兩步法與單位根檢驗的內在聯(lián)系
4.4 小波域協(xié)整檢驗
4.4.1 檢驗模型設定與協(xié)整模型的初始估計
4.4.2 檢驗統(tǒng)計量的構建及其性質
4.4.3 協(xié)整檢驗功效與檢驗水平的Monte Carlo仿真
4.5 案例研究:我國黃金市場與國際市場的聯(lián)動性
4.5.1 變量說明、數(shù)據(jù)來源與預處理
4.5.2 實證結果
4.5.3 實證結論與政策建議
4.6 本章小節(jié)
第5章 小波域馬爾可夫模型及應用
5.1 背景與動機
5.2 馬爾可夫鏈
5.2.1 定義與標記
5.2.2 平穩(wěn)分布與可逆性
5.2.3 自相關函數(shù)
5.3 隱馬爾可夫模型
5.3.1 定義與標記
5.3.2 邊際分布
5.4 小波域隱馬爾可夫模型
5.4.1 小波域模型的類型
5.4.2 小波域馬爾可夫樹模型
5.5 案例研究:我國股市波動跨時間尺度傳導的非對稱性
5.5.1 金融時間序列的小波系數(shù)統(tǒng)計特性
5.5.2 2-狀態(tài)小波域隱馬爾可夫模型的構建
5.5.3 參數(shù)估計
5.5.4 實證結果與分析
5.5.5 實證結論與政策意義
5.6 本章小節(jié)
第6章 總結與展望
6.1 總結
6.2 展望
參考文獻
后記