01 建模步骤 02 单位根检验 03 模型识别 04 参数估计 05 模型检验 06 模型优化 07 序列预测

从本章起介绍计量经济学近 20 年来最新研究成果。如果把第 1 章内容称为经典计量经 济学，那么将要介绍的内容则应该称为非经典计量经济学。 从 1974 年开始计量经济学工作者渐渐意识到当用含有单位根的时间序列建立经典计量 经济模型时会出现一些问题，这就是虚假回归

◼ 差分运算 ◼ ARIMA模型 ◼ Auto-Regressive模型 ◼ 异方差的性质 ◼ 方差齐性变化 ◼ 条件异方差模型

01 因素分解理论 02 因素分解模型 03 指数平滑预测模型 04 ARIMA季节加法模型 05 ARIMA季节乘法模型

5.1 移动平均过程(MA Process) 5.2 自回归移动平均过程(ARMA Processes) 5.3 部分自相关函数 (Partial Autocorrelations)

中国人民大学：《金融计量学》课程教学资源（PPT课件）Lecture 07 非平稳金融时间序列模型 7.3 去除趋势的方法

中国人民大学：《金融计量学》课程教学资源（PPT课件）Lecture 07 非平稳金融时间序列模型 7.1 确定性趋势模型 7.2 随机性趋势模型

中国人民大学：《金融计量学》课程教学资源（PPT课件）Lecture 04 平稳金融时间序列——AR模型 4.3 二阶自回归模型 AR（2）4.4 p阶自回归模型 AR（p）

中国人民大学：《金融计量学》课程教学资源（PPT课件）Lecture 04 平稳金融时间序列——AR模型 4.1 基本概念 4.2 一阶自回归模型 AR（1）

01 Cramer分解定理 02 差分平稳 03 ARIMA模型 04 疏系数模型