向量自我迴歸模型 : 計量方法與R程式

<內容簡介>

　　學術研究像是一種傳承，除了期許自己能在某些領域上有所創新跟突破，也希望後續研究者能站在自己的肩膀上往前走。基於這樣的想法，本書儘可能地介紹向量自我迴歸模型的相關內容，希望透過這些介紹，讓後續的研究者可以很快地進入相關的研究議題。本書的另一個特點則是配合內文所推導的數學結果，撰寫相關的Ｒ程式語言以進行實證分析。因為我們認為，程式的撰寫就像是晚餐後的甜點一樣，甜點讓整個用餐氣氛與過程趨於完美，而程式的撰寫則讓研究者充分掌握模型的邏輯與應用。唯有充分理解計量方法的脈絡，量化公式才會變得「和藹可親」；也唯有理解方法的精髓，使用時才可以收放自如。我們相信，所有的理論都需靠後續研究者不斷地改進才會趨於完善，而建立在前人基礎上的持續改進也正是學術研究的傳承之鑰。
 

<作者簡介>

黃裕烈

　　2002 年獲臺灣大學經濟博士學位，專長為經濟計量理論與總體實證。他曾擔任清華大學計量財務金融學系助理教授，現為該系副教授。

　　作者曾於J of Business and Economic Statistics，J of Macroeconomics，Economic Modelling，Insurance: Mathematics and Economics，Applied Economics 與經濟論文及經濟論文叢刊等期刊發表論文。

管中閔

　　1989年獲加州大學聖地牙哥分校 (UC San Diego) 經濟博士學位，專長為經濟計量理論與實證。他先後擔任伊利諾大學香檳分校 (U. of Illinois, Urbana-Champaign) 助理教授和長聘副教授，台灣大學經濟系正教授，中央研究院經濟研究所特聘研究員兼所長，台灣大學「台大講座」教授與財務金融系特聘教授；曾獲得兩次國科會傑出研究獎，教育部學術獎，兩次「傑出人才發展基金會」的傑出人才講座，並於2002年當選為中央研究院院士；現為行政院政務委員兼經濟建設委員會主任委員。

　　作者曾擔任 Econometric Reviews, International J of Forecasting, J of Econometrics 等國際期刊之編輯委員，並於 Biometrika, Econometrica, Econometric Reviews, Econometric Theory, J of American Statistical Association, J of Applied Econometrics, J of Banking and Finance, J of Business and Economic Statistics, J of Econometrics, J of Empirical Finance, J of Financial Econometrics 等國際期刊發表論文。
 
<目錄>

第一章 向量自我迴歸模型
1.1　VAR模型的設定
1.2　VAR模型的表示方式：I
1.3　VAR模型的表示方式：II
1.4　VAR模型的表示方式：III
1.5　VAR模型的表示方式：IV
1.6　Ｒ函數與程式變數

第二章 VAR模型的估計
2.1　最小平方估計法
2.2　最大概似估計法
2.3　Ｒ函數與程式變數

第三章 VAR模型參數受限下的估計
3.1　線性的限制條件
3.2　群組外生特性的限制條件
3.3　Ｒ函數與程式變數

第四章 VAR模型的假設檢定
4.1　估計式的漸近分配
4.2　假設檢定
4.3　模型最大落後項數p 的決定方式
4.4　Ｒ函數與程式變數

第五章 VAR模型的運用
5.1　模型預測
5.2　衝擊反應函數
5.3　預測誤差變異數分解
5.4　向量自我迴歸模型的侷限
5.5　Ｒ函數與程式變數

第六章 SVAR結構式模型
6.1　三種SVAR模型
6.2　SVAR模型的參數限制方式
6.3　認定SVAR模型的參數
6.4　Ｒ函數與程式變數

第七章 SVAR模型的參數估計與檢定
7.1　SVAR模型的最大概似估計與檢定
7.2　Blanchard-Quah 長期限制估計方式
7.3　Ｒ函數與程式變數

第八章 SVAR模型的運用
8.1　衝擊反應函數
8.2　預測誤差變異數分解
8.3　歷史分解
8.4　Ｒ函數與程式變數

第九章 結語
9.1　遞迴關係
9.2　非遞迴關係
9.3　向量自我迴歸模型的限制與延伸

第十章 矩陣運算與R程式
10.1　矩陣基本定義
10.2　基本矩陣操作
10.3　特殊矩陣與向量
10.4　矩陣分解
10.5　矩陣微分
10.6　統計分析
10.7　Ｒ程式
10.8　輸出結果的比較