格兰杰教授与泰雷斯维尔塔教授是动态多元分析技术的开拓性研究者。他们通过本书的动态多元分析的探索性方法说明变量的非线性联系模型。非线性模型是以前线性联系模型与一元模型的扩展。新方法有益于希望构建使用非线性动态多元联系的计量经济学家。特别值得关注少数解释变量与滞后因变量的非线性形式的单因变量模型。

本书研究经济变量联系的计量模型的最新发展与实践，讨论的技术方法涉及类似宏观经济变量的随机变量的非线性联系、具体投资或生产函数等。本书提供实证研究示例，部分实证研究是泰雷斯维尔塔教授完成的。

格兰杰教授与泰雷斯维尔塔教授是动态多元分析技术的开拓性研究者。他们通过本书的动态多元分析的探索性方法说明变量的非线性联系模型。非线性模型是以前线性联系模型与一元模型的扩展。新方法有益于希望构建使用非线性动态多元联系的计量经济学家。特别值得关注少数解释变量与滞后因变量的非线性形式的单因变量模型。

本书也仔细讨论估计、经验和模型评价的问题，讨论的模型类型包括参数模型、神经网络和投影跟踪的非参数模型，也特别关注光滑区间转移模型。

前言

译者序

第一章 基本概念

 1.1 绪论

 1.2 线性模型

 1.3 单变量非线性模型

 1.4 非线性与异方差

 1.5 平稳性和可逆性

 1.6 平稳、记忆和均衡

第二章 广义模型和分析工具

 2.1 广义非线性模型

 2.2 频域分析

 2.3 分析工具

第三章 经济理论的非线性模型

 3.1 非线性模型

 3.2 分岔和突变

 3.3 混沌

第四章 特殊的非线性多变量模型

 4.1 非线性自回归和回归模型

 4.2 平滑转换回归模型

 4.3 双线性模型

 4.4 非线性移动平均模型

 4.5 异方差和随机系数模型

第五章 长记忆模型

 5.1 积分序列

 5.2 长记忆性与非线性

 5.3 吸引子

 5.4 吸引子的估计与检验

 5.5 非线性误差修正模型

 5.6 模型涵义

第六章 线性检验

 6.1 拉格朗日乘数检验

 6.2 拉格朗日乘数检验的应用

 6.3 备择假设未定的线性检验

 6.4 不变条件方差与条件异方差的检验

 6.5 局部等价备择假设

 6.6 线性检验的渐近相对效率比较

 6.7 使用哪个检验

第七章 非线性模型

 7.1 序言

 7.2 非参数模型和半参数模型

 7.3 参数STR模型的设定

 7.4 STR模型的估计

 7.5 双线性模型的设定和估计

 7.6 神经网络模型的估计

 7.7 评价估计的非线性模型

第八章 预测、汇总与非对称性

 8.1 非线性模型的预测

 8.2 汇总与非线性的效应

 8.3 经济周期的非对称性和其他非线性问题

第九章 应用

 9.1 工业产量建模

 9.2 美国GNP与先行指标的非线性联系 

 9.3 结论

第十章 非线性建模策略

参考文献

术语表