数理时序分析(Time Series Analysis)课程(课程代码： math 334)对经济学(货币/宏观经济学)和某些在金融学中最常用的时间序列技术进行了深入的讨论。本文主要介绍时间序列计量经济学，常用于宏观经济行为模型、高级资产定价和资本市场研究。这门课是为了那些想要正确理解技术经济分析的大学生，学习关于时间序列数据的技术经济分析。其核心内容包括时序建模、 AR/MA/ARMA/ARIMA模型、自相关函数、单位根检验、 VAR分析、协整、误差修正模型、波动率模型、系统转换模型等及其相关应用。
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代写数学时间序列分析Time Series Analysis要点
数学时间序列分析Time Series Analysis代写要求：
- 能够理解如何对时间序列数据进行建模 。
- 掌握解释所应用的模型及其在理解宏观经济数据和应用于政策方面的用途。
- 熟练掌握使用Stata来实现使用真实数据分析所研究的模型。
数学时间序列分析Time Series Analysis代写具体模块和内容：
- 时间序列模型；差分方程和它们的解，滞后操作；Stata介绍。
- 自回归过程；移动平均过程；自相关函数；相关图的属性；ARMA模型；无限移动平均数；预测和MSE；Stata中的AC、PAC。
- Dicky Fuller测试；DF的扩展测试；菲利普斯-佩伦测试, 结构变化；测试单位根的问题；ARCH过程、GARCH、ARCH M；应用ARCH模型。
- 动态模型：分布式滞后模型，乘法器；向量自回归和格兰杰因果关系；脉冲响应函数；误差修正模型；应用VaR生成脉冲响应函数。
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