本书受对外经济贸易大学“211”项目资助，是子项目e11007的阶段性成果。本书人有如下特色：（1）内容齐全新颖，包括确定性时间序列分析，线性ARMA模型，波动率模型，向量自回归模型，单位根检验和协整，以及一些非线性模型，目前还没有一本中文教材包括所有这些内容；（2）强调如何对经济数据建立模型，使用大量经济时间序列为数据举例说明，有些例题从学术期刊摘取，介绍模型理论背景，使学生了解学术研究与所学方法的关系；（3）对于基本概念，一方面深入浅出，强调从直观的经济的角度来理解，另一方面要求学生从统计的角度理概念；（4）每章都介绍使用Eviews软件的操作方法。
本书从建立经济模型的角度组织内容，基本要求是学会建模方法，其次要求理解为什么这样建模，然后能够看懂相关理论证明和从统计角度理解概念，知道证明思路，最后要求学生可以自己证明一些随机过程的基本性质。
时间序列分析
内容提要 ：
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本书受对外经济贸易大学“211”项目资助，是子项目e11007的阶段性成果。本书有如下特色：（1）内容齐全新颖，包括确定性时间序列分析，线性ARMA模型，波动率模型，向量自回归模型，单位根检验和协整，以及一些非线性模型，目前还没有一本中文教材包括所有这些内容；（2）强调如何对经济数据建立模型，使用大量经济时间序列为数据举例说明，有些例题从学术期刊摘取，介绍模型理论背景，使学生了解学术研究与所学方法的关系；（3）对于基本概念，一方面深入浅出，强调从直观的经济的角度来理解，另一方面要求学生从统计的角度理概念；（4）每章都介绍使用Eviews软件的操作方法。
本书从建立经济模型的角度组织内容，基本要求是学会建模方法，其次要求理解为什么这样建模，然后能够看懂相关理论证明和从统计角度理解概念，知道证明思路，最后要求学生可以自己证明一些随机过程的基本性质。 目录 ：
第1章 概率和统计基础
1.1 概率基础 1.2 假设检验 1.3 描述统计 习题1 Eviews入门 第2章 确定性时间序列模型 2.1 时间序列的分解 2.2 平滑方法 2.3 拟合趋势 2.4 趋势和季节调整 习题2 Eviews操作：平滑方法和季节调整 第3章 平稳线性ARMA模型 3.1 随机过程的基本概念 3.2 几个重要的平稳随机过程 3.3 建立线性ARMA模型 3.4 预测 3.5 具有趋势性的ARIMA模型 3.6 季节时间序列模型 习题3 Eviews操作：建立ARMA模型 第4章 波动率模型 4.1 波动率模型概述 4.2 自回归条件异方差模型 4.3 GARCH模型 4.4 非对称条件异方差模型 4.5 ARCH-M模型 4.6 其他GARCH类模型 4.7 向量条件异方差模型 4.8 随机波动率模型 习题2 Eviews操作：建立多维时间序列模型 第6章 非平稳时间序列模型 6.1 确定性趋势过程和单位根过程 6.2 单位根检验 6.3 协整过程性质 6.4 协整检验 习题6 Eviews操作：非平稳时间序列模型 第7章 非线性时间序列模型 7.1 非线性模型概述 7.2 三个非性模型 7.3 非参数估计方法 7.4 非线性检验 参考文献 前言：
时间序列分析作为计量经济学的一个分支，近20年来发展迅速，特别是在非平稳时间序列和波动率建模方面获得极大进展。Granger和Engle因为在非平稳和波动率领域的贡献获得2003年度的诺贝尔经济学奖。国外有许多关于时间序列分析的优秀教材，例如Hamilton(1994)，Enders(1995)，Mills(1999)，Chan(2002)，还有一些着重某一领域的书籍例如Tsay(2001)和Brooks(2002)偏重金融模型的介绍，Harris and Sollis(2003)偏重文献综述。国内关于时间序列的教材主要面向数学和理工类读者，重点在于抽象的数学证明。有一些书籍开始尝试使用金融和经济数据举例，但是较少从经济角度进行解释。其次，也是最重要的，内容上只包..
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