本书章节安排－非线性协整时间序列的非参数方法及其应用

第1章：绪论。这部分主要阐述非线性协整理论与现实经济学的关系，进一步回顾了该理论的研究内容和发展历程，并对非线性协整的定义给出了详细讨论。由于非线性协整理论还没有形成一个清晰完整的分析框架，绪论只梳理了文献的研究内容和脉络。

第2章：协整理论概述。这部分主要介绍传统线性协整理论的内容，包括单位根检验、协整的基本概念和表述方法以及主要的检验与估计方法。

第3章：时间序列的非线性存在性检验。本章主要讨论单个时间序列是否存在被忽略的非线性问题，从非参数检验方法和视觉计量经济学两个角度对非线性的存在性进行探讨，并应用Gauss编程MC仿真对BP神经网络和小波神经网络方法对非线性存在性检验的检验临界值进行比较研究，得出相关结论。进一步对我国沪深两市股指序列的非线性存在性进行了实证分析。

第4章：非线性时间序列的混沌与分形特征检验。非线性时间序列可能是混沌的，基于混沌与分形理论在经济与金融时间序列中的广泛应用，本章对其在随机性时间序列中的存在性问题展开研究。这部分首先介绍了混沌与分形的主要内容，进一步给出了其特征的求解方法，即基于相空间重构技术的最大Lyapunov指数，相关维与K熵的求解以及基于R/S检验方法的Hurst指数的求解，并应用Gauss编程MC仿真探讨了在随机性下各特征指标的变化情形，发现最大Lyapunov指数值、Hurst指数值与确定性混沌下的含义是不一致的；最后应用各方法对国内上证综合指数和深圳成份指数进行了实证分析。(www.xing528.com)

第5章：非线性时间序列的非平稳检验。本章首先介绍了应用于非线性非平稳检验的R/S检验方法，基于熵的相关系数法和最大Lyapunov指数法；然后重点研究了两个含非线性的单位根的推广的非参数检验：秩检验和全距检验方法，应用Gauss编程MC仿真给出了其检验临界值表和响应面函数，并进一步探讨了秩检验的功效和水平；最后应用各主要方法对国内主要货币变量序列进行了实证分析。

第6章：非线性协整的非参数检验方法。这部分除了介绍应用第5章中的非线性非平稳检验方法和第2章中的单位根检验方法实现推广的E-G两步法外，重点研究了两个非参数检验方法：非线性协整的秩检验理论和记录数检验方法，应用Gauss编程MC仿真给出了其检验临界值表和响应面函数；最后应用各主要方法对中国与国际股票市场的主要股票指数进行了实证研究。

第7章：非线性协整模型的构造与估计的非参数方法。本章首先介绍了上述实现非平稳时间序列的非线性协整函数结构估计的三种非参数方法：ACE法、局部核权最小二乘法和神经网络法，由于前两种方法对非线性结构估计的具体形式仍然是不确定的，其是否能完全析出序列间的非线性结构也没有理论保证，而神经网络法则可以在不知道非线性结构的具体形式的前提下近似逼近该非线性函数，并且可以给出一个显性表达式，因此，这部分重点研究了神经网络法：BP神经网络、径向基神经网络和小波神经网络的各自实现算法，应用Gauss编程比较了三种网络在时间序列的非线性协整理论应用中的优劣；最后应用各主要方法对中国与国际股票市场的主要股票指数间的非线性协整结构进行了实证研究，研究结果表明，基于带动量改进的LM算法的BP神经网络和小波神经网络可以析出存在非线性协整关系的股指变量间的非线性结构。