埃夫任·科琴达、亚历山大·切尔尼著的《时间序列分析(方法与应用原著第2版)(精)》介绍了时间序列计量经济学分析的许多工具，其中重点强调的是理论工具的实际应用。因此，我们的目标是以更容易理解的方式来展示分析材料。在许多情况下，本书对所研究的现象提供了一个直观的解释和说明，并用鲜明的实例阐释基本概念，同时会建议那些比较注重正规方法的读者们去查阅书中所引用的参考资料。
这本书主要分为五个组成部分。第一部分，“时间序列的性质”，介绍了时间序列分析。第二部分，“差分方程”，简要描述了差分方程的理论，重点讨论了时间序列计量经济学中的重要结果。第三部分，“单变量时间序列”，给出了单变量时间序列分析中常用的方法，即单变量时间序列分析。第四部分，“多元时间序列”，研究多个相关变量的时间序列模型。第五部分，“面板数据和单位根检验”，处理方法称为面板单位根检验，它涉及收敛的相关问题。附录包括模拟技术和统计表的介绍。
本书可作为金融学、经济学和工商管理等专业的研究生计量经济学教材，也可供需要计量经济学的研究人员参考。

1 时间序列的性质
1.1 时间序列的描述
1.2 白噪声
1.3 平稳性
1.4 时间序列的转换
1.5 趋势、季节趋势和不规则趋势模型
1.6 时间序列的ARMA模型
1.7 典型的时间序列的性质
2 差分方程
2.1 线性差分方程
2.2 滞后算子
2.3 差分方程的解
2.3.1 特解及滞后算子
2.3.2 迭代解
2.3.3 齐次解
2.3.4 特解
2.4 稳定性条件
2.5 稳定性和平稳性
3 单变量时间序列
3.1 估计ARMA模型
3.1.1 自相关函数（ACF）
3.1.2 偏自相关函数（PACF）
3.1.3 Q检验
3.1.4 残差诊断
3.1.5 信息准则
3.1.6 博克斯-詹金斯（Box-Jenkins）方法
3.2 时间序列的趋势
3.2.1 确定性趋势
3.2.2 随机趋势
3.2.3 随机和确定性趋势
3.2.4 时间序列趋势的附加说明
3.3 季节性时间序列
3.3.1 移动季节模型
3.3.2 季节模型的估计
3.3.3 季节模型的检验
3.3.4 H-P滤波方法
3.4 单位根
3.4.1 迪基-富勒（Dickey-Fuller）检验
3.4.2 增强的迪基-富勒检验（ADF检验）
3.4.3 菲利普斯-佩龙（Phillips-Perron）检验
3.4.4 标准单位根检验的缺点
3.4.5 KPSS检验
3.5 单位根与结构变化
3.5.1 佩龙（Perron）检验
3.5.2 日沃特（Zivot）和安德鲁斯（Andrews）检验
3.6 结构变化的检验
3.6.1 单一结构变化
3.6.2 多重结构的变化
3.7 条件异方差的非线性结构
3.7.1 条件期望和无条件期望
3.7.2 ARCH模型
3.7.3 GARCH模型
3.7.4 条件异方差的检验
3.7.5 BDS检验
3.7.6 BDS检验的替代方法：关联积分方法
3.7.7 GARCH模型的估计与辨识
3.7.8 ARCH类模型的扩展
3.7.9 多元（G）ARCH模型
3.7.10 波动中的结构突变
4 多元时间序列
4.1 VAR模型
4.1.1 结构式、简化式与识别
4.1.2 VAR模型的平稳性和稳定性
4.1.3 VAR模型的估计
4.2 格兰杰因果关系检验
4.3 协整和误差修正模型
4.3.1 协整的定义
4.3.2 恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）方法
4.3.3 恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）方法的拓展
4.3.4 约翰森（Johansen）方法
5 面板数据和单位根检验
5.1 零假设为单位根和有限系数异质性的LLC面板单位根检验
5.2 零假设为单位根和异质性系数的IPS单位根检验
5.3 零假设为稳定的HADRI单位根检验
5.4 收敛性的BMW检验
5.5 β收敛的VOGELSAG检验
附录A——蒙特卡罗模拟
附录B——统计表
参考文献