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高清版：《应用计量经济学：时间序列分析》—恩德斯（第三版）

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简介：
本书为《应用计量经济学：时间序列分析》(第三版)高清版本，由经济学家沃伦·恩德斯撰写。书中详细介绍了时间序列分析的方法和应用，内容涵盖单位根检验、协整关系及向量自回归模型等，并提供大量实例帮助读者深入理解理论知识。 最新版恩德斯时间序列分析的高清资源非常出色。经过对比基本教材后，我认为这是最好的线性时间序列分析教材；而对于非线性部分，则推荐姚奇伟老师的著作。

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  • 高清版：《应用计量经济学：时间序列分析》—恩德斯（第三版）
    优质
    本书为《应用计量经济学：时间序列分析》(第三版)高清版本，由经济学家沃伦·恩德斯撰写。书中详细介绍了时间序列分析的方法和应用，内容涵盖单位根检验、协整关系及向量自回归模型等，并提供大量实例帮助读者深入理解理论知识。 最新版恩德斯时间序列分析的高清资源非常出色。经过对比基本教材后，我认为这是最好的线性时间序列分析教材；而对于非线性部分，则推荐姚奇伟老师的著作。
     
  • 高清版李子奈《计量经济学》(第4版)课后习题解析.pdf
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    本PDF文档提供高清版本的李子奈教授所著《计量经济学》第四版教材中各章节课后习题的详细解答，帮助读者深入理解并掌握计量经济学的核心理论与应用技巧。 清晰版李子奈《计量经济学》(第4版)课后习题详解.pdf提供了对教材内容的深入解析和解答，帮助读者更好地理解和掌握相关知识。
     
  • 时间序列分析的应用－第二版（王燕）
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    《时间序列分析的应用(第2版)》由王燕编写，全面介绍了时间序列分析的基本理论与应用方法，并结合实例深入浅出地讲解了如何利用软件进行数据分析。 时间序列分析是应用统计学的核心基础课程之一，并且在计量经济学和统计预测学中占据重要地位。作为数理统计学的一个专业分支，时间序列分析拥有独特的一套分析方法体系。《时间序列分析—基于R》一书由王燕编写，包含目录等详细内容。
     
  • 时间序列分析与应用：R语言（第二版）
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    《时间序列分析与应用：R语言（第二版）》详细介绍了利用R语言进行时间序列数据分析的方法和技术，涵盖模型构建、预测及其实用案例。适合统计学和数据科学专业的学生及研究人员参考使用。 译者序前言 第1章 引论 1.1 时间序列举例 1.2 建模策略 1.3 历史上的时间序列图 1.4 本书概述 习题 第2章 基本概念 2.1 时间序列与随机过程 2.2 均值、方差和协方差 2.3 平稳性 2.4 小结 习题 附录A 期望、方差、协方差和相关系数 第3章 趋势 3.1 确定性趋势与随机趋势 3.2 常数均值的估计 3.3 回归方法 3.4 回归估计的可靠性和有效性 3.5 回归结果的解释 3.6 残差分析 3.7 小结 习题 第4章 平稳时间序列模型 4.1 一般线性过程 4.2 滑动平均过程 4.3 自回归过程 4.4 自回归滑动平均混合模型 4.5 可逆性 4.6 小结 习题 附录B AR(2)过程的平稳域 附录C ARMA(p，q)模型的自相关函数 第5章 平稳时间序列模型 5.1 通过差分平稳化 5.2 ARIMA模型 5.3 ARIMA模型中的常数项 5.4 其他变换 5.5 小结 习题 附录D 延迟算子 第6章 模型识别 6.1 样本自相关函数的性质 6.2 偏白相关函数和扩展的自相关函数 6.3 对一些模拟的时间序列数据的识别 6.4 非平稳性 6.5 其他识别方法 6.6 一些真实时间序列的识别 6.7 小结 习题 第7章 参数估计 7.1 矩估计 7.2 最小二乘估计 7.3 极大似然与条件最小二乘 7.4 估计的性质一 7.5 参数估计例证 7.6 自助法估计ARIMA模型 7.7 小结 习题 第8章 模型诊断 8.1 残差分析 8.2 过度拟合和参数冗余 8.3 小结 习题 第9章 预测 9.1 最小均方误差预测 9.2 确定性趋势 9.3 ARIMA预测…… 第10章 季节模型 第11章 时间序列回归模型 第12章 异常差时间序列模型 第13章 谱分析入门 第14章 谱估计 第15章 门限模型参考答案
     
  • 空间计量经济学（PDF版）
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    《空间计量经济学》PDF版全面介绍了在经济研究中应用的空间数据分析方法，涵盖理论基础、模型构建及实证分析技巧。 空间计量经济学（Spatial Econometrics）是一门研究经济活动在地理空间中的分布、相互作用及其影响的学科。它结合了统计学、经济学以及地理信息系统技术，用于分析不同区域之间的经济联系与差异。该领域的一个重要应用是通过模型来理解诸如房价波动如何随地理位置变化的现象。 此外，在环境科学和城市规划等领域中，空间计量经济学也发挥着重要作用，帮助研究人员更好地理解和预测人类活动及自然现象在特定地区的分布规律及其相互影响。
     
  • 陈强的《高级计量经济学及Stata应用》（第二版）PPT
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    《高级计量经济学及Stata应用》（第二版）是由陈强编著的一本深入介绍高级计量经济学理论与实践的专业书籍，该PPT基于此书内容，旨在帮助学习者更好地理解书中复杂的统计模型和数据分析方法，并通过Stata软件进行实际操作练习。 陈强的《高级计量经济学及 Stata 应用》第二版课程讲义PPT提供了深入的学习材料，帮助学生掌握高级计量经济学理论及其在Stata软件中的应用实践。这份资料详细介绍了各种统计模型和技术，并通过实例演示了如何使用Stata进行数据分析和实证研究。
     
  • 时间序列分析与应用：R语言（第二版）.pdf
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    《时间序列分析与应用：R语言（第二版）》是一本深入讲解如何使用R语言进行时间序列数据分析的经典教材，涵盖模型构建、预测及案例研究。 时间序列分析及应用：R语言（原书第2版）.pdf是一本专注于使用R语言进行时间序列数据分析的书籍。书中详细介绍了如何利用统计软件包R来处理各种类型的时间序列数据，并提供了丰富的案例研究与实践指导，帮助读者深入理解并掌握相关理论和方法。
     
  • 时间序列分析与应用：R语言（第二版）.pdf
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    《时间序列分析与应用：R语言（第二版）》全面介绍了利用R语言进行时间序列数据分析的方法和技术，涵盖理论基础、模型构建及实际案例。适合统计学、金融和工程等领域的学者与学生参考学习。 《时间序列分析及应用：R语言 原书第2版》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型和时间序列回归模型等。书中还介绍了异方差时间序列模型以及谱分析入门与谱估计等内容，并对所有思想和方法都使用真实数据集进行了说明。 本书适合作为高等院校统计学、经济学、商科工程及定量社会科学等相关专业的教材或教学参考书，同时也能满足相关技术人员的学习需求。
     
  • 高阶统计量方法在时间序列分析中的应用
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    本研究探讨了高阶统计量方法在时间序列分析领域的应用，深入挖掘非高斯信号特性，为复杂系统预测与建模提供了新的视角和工具。 高阶统计量被广泛应用于涉及非高斯性、非最小相位性、有色噪声、非线性和循环平稳性的各种问题当中。本书是国内及国际上第一本全面介绍时间序列分析与信号处理领域中关于高阶统计量理论、方法及其应用的专著，全书共分十三章，涵盖了高阶统计量的基本概念、非参数化高阶谱分析技术、因果和非因果非最小相位系统的辨识方法、自适应估计及滤波算法、信号重构与检测技术、谐波恢复技巧以及多元时间序列分析等内容。此外还深入探讨了时变非高斯信号的时频分析，阵列处理，循环平稳时间序列分析以及其他专题如时延估计、盲反卷积和均衡等，并对多维非高斯信号进行了专门讨论。 本书适合作为系统理论、信息与控制工程、信号处理技术、应用数学及物理学等多个专业领域内大学教师的教学参考书以及研究生的研读材料，同时也为广大从事时间序列分析和信号处理研究工作的科技人员提供了重要的参考资料。