趙國慶編著的《經濟分析中的時間序列模型》內容介紹：通過考察經濟數據的統計性質把握經濟現象背后內在的數據生成過程是經濟時間序列分析的主要工作，其目的在于通過對歷史數據變化規律的考察提高經濟趨勢預測的精度。20世紀70年代Box與Jenkins系統研究了時間序列的建模步驟，奠定了時間序列方法在經濟分析中的地位。眾所周知，大多數經濟時間序列含有很強的趨勢成分，對于趨勢的處理與研究一直是時間序列方法發展中重要組成部分。
趙國慶，1996年獲日本京都大學經濟學博士，現任中國人民大學經濟學院教授、博士生導師。兼任浙江大學教授、日本關西學院大學客座教授、中國數量經濟學會常務理事、學術委員。
及時章 平穩時間序列及性質 1.1 經濟時間序列的基本概念 1.2 AR(Autoregressive)模型及性質 1.3 偏自相關(partial autocorrelation)函數 1.4 MA(Moving Average)模型及性質 1.5 ARMA(AutoregressiveMovingAverage)模型及性質 1.6 AR(p)模型的估計 1.7 MA(g)與ARMA模型的估計 1.8 平穩時間序列的建模過程 參考文獻 第二章 單位根與協整分析 2.1 單位根與偽回歸 2.2 AR模型的單位根檢驗 2.3 MA模型的單位根檢驗 2.4 ARIMA模型的單位根檢驗 2.5 向量自回歸與誤差修正模型 2.6 時間趨勢與協整關系 2.7 協整關系的實證研究 本章附錄 參考文獻 第三章 時間序列的因果性檢驗 3.1 平穩時間序列的Granger因果性檢驗 3.2 協整關系與Granger因果性 3.3 非平穩時間序列的Granger因果性檢驗 3.4 蒙特卡洛模擬結果 3.5 Granger因果性檢驗的一些新發展 本章附錄 參考文獻 第四章 通貨膨脹預期與Granger因果性 4.1 Granger因果性與糧價及通貨膨脹之關系 4.2 模型的設定與檢驗 4.3 向最誤差修證模型的估計 本章附錄 參考文獻 第五章 貨幣供給與收入間因果性的單位根分析 5.1 ARMA模型的設定 5.2 ARMA模型的單位根檢驗 5.3 貨幣供給與收入間的因果性檢驗 5.4 存在滯后階數與結構變化時的因果性研究 5.5 Sims檢驗與Sims濾波 本章附錄 參考文獻 第六章 貨幣需求函數與弱外生性檢驗 6.1 非平穩性分析 6.2 長期關系的估算 6.3 弱外生性 6.4 貨幣需求函數的估計 本章附錄 參考文獻 第七章 貨幣長期中性與單位根檢驗 7.1 Fisher與Seater的貨幣長期中性檢驗 7.2 中國貨幣長期中性研究 7.3 日本貨幣長期中性研究 本章附錄 參考文獻 第八章 面板數據分析 8.1 面板數據模型 8.2 動態面板數據模型 8.3 基于動態面板模型的實證分析 本章附錄 參考文獻 附錄 A.EViews軟件使用手冊 B.統計表
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