本书致力于描述和推断多元时间序列中变量间内生的动态关系。作者讨论了四种主要的时间序列数据建模方法，包括自回归整合移动平均模型、同时方程模型、误差纠正模型和向量自回归模型，并详细介绍了向量自回归模型的设定、估计和推论，格兰杰因果关系检验以及对变量之间动态关系进行评价的冲击反应函数。此外，本书为读者提供了若干实例，从多个角度充分展现了向量自回归模型的具体运用。 主要特点 语言通俗，分析全面，便于读者快速理解多元时间序列模型 提供实际案例，向读者展示如何将分析方法应用于研究 适合具有经典统计方法基础的高年级本科生、研究生

序
第1章 前言
第2章 对多元时间序列模型的介绍
第1节 同时方程方法
第2节 自回归整合移动平均模型
第3节 误差纠正模型和伦敦经济学院方法
第4节 向量自回归
第5节 比较和总结
第3章 基本的向量自回归模型
第1节 动态结构方程模型
第2节 向量自回归的简化形式
第3节 向量自回归模型与动态同时方程模型的关系
第4节 模型的运用
第5节 向量自回归模型的设定与分析
第6节 其他设定问题
第7节 向量自回归模型中的单位根和误差纠正
第8节 对向量自回归模型的批评
第4章 向量自回归分析范例
第1节 公众态度和宏观政党参与
第2节 有效公司税率
第3节 结论
附录
注释
参考文献
译名对照表