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第1章 概念、模型和定义1

1.1 非线性的定义1

1.2 非线性的来源2

1.3 平稳性和非平稳性3

1.4 可逆性5

1.5 趋势7

1.6 季节性9

1.7 条件分布10

1.8 Wold表述和Volterra扩展11

1.9 加法模型12

1.10 谱分析13

1.11 混沌13

第2章 经济理论中的非线性模型16

2.1 非均衡模型16

2.2 劳动力市场模型18

2.3 汇率目标区21

2.4 生产理论24

第3章 参数非线性模型27

3.1 概述27

3.2 转换回归模型30

3.3 马尔可夫状态转换回归模型34

3.4 平滑状态转换回归模型35

3.5 多项式模型39

3.6 人工神经网络模型41

3.7 极大极小模型43

3.8 非线性移动平均模型44

3.9 双线性模型45

3.10 时变参数和状态空间模型46

3.11 随机系数和波动性模型47

第4章 非参数方法49

4.1 引言49

4.2 自协方差和谱50

4.3 密度、条件均值和条件方差52

4.4 非线性过程的相依性测度54

第5章 参数线性检验61

5.1 引言61

5.2 一致的设定偏误检验62

5.3 拉格朗日乘数或得分检验64

5.4 局部等价的备择假设67

5.5 仅在备择假设下可识别的非线性模型68

5.6 未指定备择模型的线性性检验77

5.7 运用渐近相对效率比较参数线性检验79

5.8 使用何种检验83

第6章 参数恒定性检验85

6.1 概况85

6.2 邹氏检验法概述86

6.3 拉格朗日乘数型检验89

6.4 基于递归估计的参数检验97

第7章 非参数的规范检验104

7.1 引言104

7.2 非参数线性检验105

7.3 具体函数形式的检验113

7.4 滞后项选择119

7.5 可加性和交互作用的检验122

7.6 部分线性和半参数模型检验127

7.7 独立性检验128

第8章 条件异方差模型148

8.1 自回归条件异方差模型149

8.2 广义ARCH模型149

8.3 指数类GARCH模型171

8.4 自回归随机波动模型179

8.5 GARCH均值模型182

8.6 实现波动率182

8.7 多元GARCH模型184

第9章 时变参数和状态空间模型199

9.1 引言199

9.2 线性状态空间模型201

9.3 时变参数模型202

9.4 非线性状态空间模型203

9.5 隐马尔可夫链和状态213

9.6 参数估计219

第10章 非参数模型229

10.1 可加模型229

10.2 相关模型243

10.3 半参数模型246

10.4 稳健性和自适应估计251

第11章 非线性和非平稳模型253

11.1 长记忆模型253

11.2 线性单位根模型258

11.3 向量自回归过程及线性协整261

11.4 非线性I（1）过程263

11.5 非线性误差修正模型266

11.6 有非平稳回归变量的参数非线性回归269

11.7 非线性协整类下的非参数估计274

11.8 随机单位根模型276

第12章 参数非线性模型的估计算法278

12.1 不用导数的优化法278

12.2 需要导数的算法287

12.3 其他方法292

第13章 基本非参数估计297

13.1 整度估计297

13.2 非参数回归估计302

第14章 非线性模型的预测311

14.1 引言311

14.2 参数模型的条件均值预测312

14.3 非参数模型的预测318

14.4 预测的精度320

14.5 非线性模型预测的有用性322

14.6 预测波动性326

14.7 非线性模型预测综述327

第15章 非线性脉冲响应329

15.1 广义脉冲响应函数329

15.2 图解表示法331

第16章 非线性模型的构建334

16.1 概述334

16.2 非参数和半参数模型335

16.3 平滑转换回归模型的构建337

16.4 构建转换回归模型373

16.5 构建人工神经网络模型386

16.6 两个预测的比较394

第17章 其他专题401

17.1 数据的加总401

17.2 季节性407

17.3 异常值与非线性性413

参考文献417

出版说明418