非线性时间序列计量经计学的*新进展; 　　列出许多研究课题的经典专著; 　　包含参数模型和非参数模型，平稳模型和非平稳模型; 　　参数方法和非参数方法; 　　增加了对复杂问题所涉及到的技术问题的解释章节，也提供有关技术的参考细节; 　　增加了非线性时间序列计量经济模型的预测理论和预测应用章节及GARCH-类模型章节。 　　既注重理论论证和方法演义，又运用经济数据，给出实证分析。对每一经典实例数据，按建模步骤分别给出平滑转换自回归(STAR)模型和人工神经网络(ANN)模型建模，让读者体验到使用非线性模型拟合时间序列数据的全过程。然后又使用在样本内得到的估计模型，演示非线性时间序列模型的预测和预测评估。 　　本书对大数据时代改进宏观经济预测及加强金融风险、治理风险控制等方面具有重要的推动意义。