TEach of these three equations is a type of difference equation. In it的简体中文翻译

TEach of these three equations is a

TEach of these three equations is a type of difference equation. In its most generalform, a difference equation expresses the value of a variable as a function of itsown lagged values, time, and other variables. The trend and seasonal terms are bothfunctions of time and the irregular term is a function of its own lagged value and ofthe stochastic variable t. The reason for introducing this set of equations is to makethe point that time-series econometrics is concerned with the estimation of differenceequations containing stochastic components. The time-series econometrician may estimatethe properties of a single series or a vector containing many interdependent series.Both univariate and multivariate forecasting methods are presented in the text. Chapter2 shows how to estimate the irregular part of a series. Chapter 3 considers estimatingthe variance when the data exhibit periods of volatility and tranquility. Estimation ofthe trend is considered in Chapter 4, which focuses on the issue of whether the trend isdeterministic or stochastic. Chapter 5 discusses the properties of a vector of stochasticdifference equations, and Chapter 6 is concerned with the estimation of trends in a multivariatemodel. Chapter 7 introduces the new and growing area of research involvingnonlinear time-series models.
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这三个方程的教导是一种类型的差分方程的。在其最一般<br>的形式中,差分方程表示作为其的功能的变量的值<br>自身滞后值,时间和其他变量。的趋势和季节性术语都是<br>时间的函数和不规则术语是它自己的滞后值的和的函数<br>的随机变量t。其理由介绍这一组方程是使<br>该时间序列计量经济学涉及差的估计的点<br>含有随机元件的方程式。时间序列计量经济学可估计<br>单个串联或含有许多相互依赖的系列的载体的性质。<br>单变量和多变量预测方法在文中提出的。章<br>2展示了如何估算了一系列的不规则部分。第3章认为估计<br>的方差当数据表现出波动性和宁静的时期。估计<br>趋势在第4章,其中重点的趋势是问题被认为是<br>确定的或随机的。第5章讨论随机的向量的属性<br>差分方程,和第6章涉及趋势在一个多变量的估计<br>模型。第7章介绍涉及研究新的和不断增长的区域<br>非线性时间序列模型。
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这三个方程中的每一个都是差分方程。在其最一般<br>形式,差方程表示变量的值作为其<br>拥有滞后值、时间和其他变量。趋势和季节性术语都是<br>时间的函数和不规则的术语是其自身的滞后值函数,<br>随机变量 t.引入这组方程的原因是<br>时间序列计量经济学与差异估计有关<br>包含随机分量的方程。时间序列计量经济学人可以估计<br>单个序列或包含许多相互依赖的序列的矢量的属性。<br>本文介绍了单变量和多变量预测方法。章<br>2 显示了如何估计序列的不规则部分。第 3 章考虑估算<br>当数据表现出波动和平静期时的差异。估计<br>趋势在第 4 章中进行了考虑,该章侧重于趋势是否<br>确定性或随机性。第五章讨论了随机向量的特性<br>差方程,第 6 章涉及多变量趋势的估计<br>模型。第七章介绍了涉及<br>非线性时间序列模型。
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这三个方程的教学是一种差分方程。最一般的<br>形式上,差分方程将变量的值表示为<br>拥有滞后值、时间和其他变量。趋势和季节都是<br>时间函数和不规则项是其自身滞后值和<br>随机变量t。引入这组方程的原因是<br>时间序列计量经济学关注的是差异的估计<br>包含随机成分的方程。时间序列计量学家可以估计<br>一个序列或包含许多相互依赖序列的向量的性质。<br>文中介绍了单变量和多变量预测方法。第章<br>2演示如何估计序列的不规则部分。第3章考虑估算<br>当数据表现出波动性和平稳性时的方差。估计<br>第四章讨论了这一趋势,重点是该趋势是否<br>确定性的或随机的。第五章讨论随机向量的性质<br>差分方程,第六章是关于多元变量趋势的估计<br>模型。第7章介绍了新的研究领域,包括<br>非线性时间序列模型。
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