1. 模型與意涵並重：本書除了必要的統計基礎之詳盡推導外，並加強說明模型所隱含的經濟意義。
2. 詳細步驟示範：作者詳列各種分析方法的施行步驟，配合所附之數據資料，在範例中逐步導引讀者 實際操作軟體進行檢定、估計、和模型診斷。
3. 研究實例解說：在各章中精選實證文獻來解說模型之應用實例，期使讀者能與真正的實證研究實務接軌。
4. What's New
◆ 新增一章介紹多變量 GARCH 模型，包含 Vech、BEKK、CCC 和 DCC 模型與實際估計操作範例 (第7章)。
◆增述 GARCH 之意義、GARCH in mean 文獻爭議之討論，與 GJR-GARCH 和GARCH in mean 之估計範例 (第5章)。
◆增加移動式 Chow 檢定之操作與繪圖示範 (第4章)。
◆增補 KPSS 單根檢定，及 panel unit root 檢定之介紹 (第8章)。
◆增述使用 AIC、BIC 和 HQC 來選擇模型的蒙地卡羅實驗結果之討論 (第3章)。
◆配合軟體更新，此版以 Eviews 6.x 版做為主要之範例操作示範畫面。
作者簡介：
楊奕農
現職 中原大學國際貿易學系與研究所副教授
學歷 美國猶他州立大學經濟學博士（Ph. D in Economics, Utah State University）
經歷 曾多次擔任國家考試相關科目之命題及審查委員
教授科目 經濟學、國際金融、財務計量等課程。
研究領域 時間序列的實證研究外，還包括國際金融、產業經濟、網路經濟等主題。
研究論文 曾經發表在Journal of International Economics、經濟研究、亞太經濟管理評論等國內外期刊，並曾獲「經濟研究」期刊年度最佳論文獎。
目錄
第一章 時間序列分析的基礎
1.1 從AR(1) 模型談起
1.2 時間序列模型之目的與涵義
1.3 蛛網理論、結構式與縮減式
1.4 AR(1) 模型的長期收歛值和經濟長期均衡之關係
1.5 加入誤差觀念的AR(1) 模型
第二章 Box-Jenkins 的ARMA 模型
2.1 先談談白噪音 (white noise)
2.2 ARMA(p,q) 模型
2.3 MA 隱含的經濟意義
2.4 定態與安定條件
2.5 用ACF 和PACF 判斷落後期數
附錄：ARMA 模型的另一種表示法：落遲運算符號
第三章 ARMA 模型的估計
3.1 估計ARMA 模型的第一步
3.2 ARMA 模型的診斷─Q 統計量和JB 統計量
3.3 如何選擇適當的ARMA 模型
第四章 結構轉變的考量
4.1 結構轉變在經濟模型和計量模型上之意義
4.2 Chow 的結構轉變之檢定與估計
4.3 讓資料說話的結構轉變檢定
4.4 門檻式自我相關結構轉變模型
第五章 自我相關條件異質變異模型
5.1 經濟與財務時間序列統計資料之特性
5.2 ARCH/GARCH 基本模型
5.3 未考量ARCH 對模型估計的影響
5.4 找出模型中是否有自我相關變異數不齊一的問題
5.5 估計ARCH/GARCH 模型
5.6 ARCH 模型在金融市場之應用─ARCH-M模型
5.7 GARCH 模型之擴展應用
第六章 多變數模型 與 向量自我迴歸
6.1 多變數時間序列模型與迴歸
6.2 多變數模型中殘差的問題
6.3 殘差含自我相關之處理
6.4 動態時間序列模型
6.5 向量自我迴歸
第七章 多變量GARCH 模型
7.1 多變量GARCH 模型之矩陣基礎
7.2 從GARCH(1,1) 到多變量GARCH(1,1)
7.3 下三角堆疊模型：Vech model
7.4 BEKK 模型
7.5 條件相關係數模型: CCC and DCC models
附錄：Eviews 可估計之多變量 GARCH 對照表
第八章 非定態時間序列模型
8.1 從 Random Walk 模型開始
8.2 RW 模型所隱含的經濟涵意
8.3 什麼是單根？
8.4 Dickey-Fuller 的單根檢定與衍生之檢定
8.5 Panel 單根檢定
第九章 共整合與誤差修正模型
9.1 整合變數
9.2 什麼是共整合？
9.3 誤差修正模型
9.4 Engle-Granger 共整合檢定與估計
9.5 Johansen 共整合檢定與估計
9.6 Johansen 共整合加入限制式之檢定
附錄 矩陣、向量和特性根
A.1 矩陣和向量之定義與運算
A.2 以矩陣方式表示聯立方程式
A.3 特性根與特性方程式
第一章 時間序列分析的基礎
1.1 從AR(1) 模型談起
1.2 時間序列模型之目的與涵義
1.3 蛛網理論、結構式與縮減式
1.4 AR(1) 模型的長期收歛值和經濟長期均衡之關係
1.5 加入誤差觀念的AR(1) 模型
第二章 Box-Jenkins 的ARMA 模型
2.1 先談談白噪音 (white noise)
2.2 ARMA(p,q) 模型
2.3 MA 隱含的經濟意義
2.4 定態與安定條件
2.5 用ACF 和PACF 判斷落後期數
附錄：ARMA 模型的另一種表示法：落遲運算符號
第三章 ARMA 模型的估計
3.1 估計ARMA 模型的第一步
3.2 ARMA 模型的診斷─Q 統計量和JB 統計量
3.3 如何選擇適當的ARMA 模型
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