传统的线性时间序列模型不能解释经常性的离散跳跃性，更不能刻画变量的离散相依性，给出的预测值通常也非整数值。为此，具有特殊相依结构的多种离散值时间序列模型应运而生，影响较大的模型是Thinning算子模型。本书针对基于Thinning算子的离散值时间序列模型进行探究，主要就模型选择问题、时间平稳性问题、参数估计方法选择等时间序列模型传统热点领域展开讨论，在实证研究中也比较了主流的离散值时间序列模型预测方法的适用性。本书主要探讨五个问题：(1)针对INAR(p)与INMA(q) 模型参数的极大似然估计量、条件很小二乘估计量与Yule-Walker估计量，多角度地比较它们的估计效果；(2)论述运用传统的模型选择准则和交叉验证法来确定泊松INAR(p)模型参数p的合理性；(3)讨论离散值随机游走过程的极限性质，证明单位根过程中的自回归系数的极限分布；(4)提出整数值泊松随机系数滑动平均过程、门限泊松整数值滑动平均模型，证明其存在性与遍历性，给出一些特殊情况下的矩估计量；(5)运用整数值INAR(p)模型来研究中国股市的个股交易量行为，给出交易量的概率预测
喻开志，男，四川成都人，教授、博士生导师，中国数量经济学会常务理事，四川省学术与技术带头人后备人选，西南财经大学“光华百人计划”人选，现为西南财经大学统计学院数量经济研究所所长。先后主持、参与国家社科基金、国家自然基金、教育部人文社科基金等多项国家重大项目；在国内非常不错核心期刊和SCI期刊上发表论文30余篇，获四川省第十七次、第十六次社会科学很好成果二等奖等科研奖项十余项。
章 绪 论/ 1节 研究背景 / 1第二节 研究目的和意义 / 2第三节 本书框架 / 7第四节 研究创新点 / 8第二章 文献综述/ 10节 国外研究现状 / 10第二节 国内研究现状 / 22第三节 对国内外文献的述评 / 24第三章 INAR(p) 模型的拓展研究： 参数估计、模型识别和平稳性问题/ 25节 自我分解性质与 Thinning 算子的统计特征 / 26第二节 INAR(p) 模型及估计量模拟研究 / 28第三节 模型识别问题———滞后期长度选择问题 / 44第四节 非平稳的INAR(p) 模型———单位根问题 / 54第四章 INMA(q) 模型的参数估计及其扩展研究/ 77节 INMA(q) 模型概述 / 77第二节 INMA(q) 模型的估计 / 87第三节 INMA(q) 模型的模拟研究 / 93第四节 INMA(q) 模型的推广———随机系数整数值滑动平均模型 / 100第五节 INMA(q)模型的推广———门限整数值滑动平均模型/ 116第五章 实证分析———股票交易量行为研究/ 122节 研究股票交易量的意义 / 122第二节 泸天化股票的卖家交易笔数的描述统计分析 / 123第三节 模型选择、 估计与检验 / 125第四节 INAR(2) 模型的预测 / 129第六章 结语/ 137节 本书的贡献 / 137第二节 研究展望 / 138参考文献/ 140附录 A INAR(1) 模型估计量的模拟研究输出结果 / 154附录B INAR(2)~INAR(5)模型估计量的模拟研究输出结果/ 160附录 C INAR(p) 模型的滞后阶数选择问题中各种准则的输出结果 / 180附录 D 股票泸天化(000912) 的买家交易笔数的数据 / 193后 记/ 194
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