Applied Time Series Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Lutkepohl, Helmut (EDT)/ Kratzig, Markus (EDT)

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2004-8

价格:$ 55.37

装帧:Pap

isbn号码:9780521547871

丛书系列:

图书标签:

• 时间序列
• 计量经济学
• 应用经济学
• 经济预测
• 统计建模
• 金融经济学
• 因果推断
• 面板数据
• 异质性
• Python
• R

《应用时间序列计量经济学》是一本旨在为读者深入剖析时间序列数据分析在经济学领域应用的权威著作。本书并非一本泛泛而谈的教科书，而是聚焦于如何运用严谨的计量经济学工具来理解、建模和预测经济现象的动态演变。 本书的写作宗旨在于弥合理论与实践之间的鸿沟，通过详实的理论讲解、精妙的数学推导以及丰富的实证案例，引导读者掌握处理经济时间序列数据所面临的挑战，并提供一套系统性的分析框架。它不仅仅罗列各种统计模型，更着重于解释这些模型背后的经济学逻辑，以及它们如何在实际经济研究中发挥作用。 核心内容概览： 本书的结构设计循序渐进，从基础概念的梳理到高级模型的应用，层层深入，确保读者能够构建扎实的时间序列计量经济学功底。 第一部分：时间序列数据的基础与预备知识 在深入模型之前，本书首先会为读者建立起对时间序列数据特性及其基本统计性质的全面认识。这包括： 时间序列数据的本质： 阐述时间序列数据与横截面数据、面板数据等其他数据类型的根本区别，强调其内在的顺序依赖性和时间相关性。 平稳性及其检验： 详细讲解严平稳和弱平稳的概念，这是所有后续模型构建的基础。书中会详细介绍各种常用的单位根检验方法（如 ADF、PP、KPSS 检验），并分析它们在不同情境下的适用性、优缺点以及如何解读检验结果。平稳性是判断一个序列是否能够直接建模的关键，本书会深入探讨非平稳序列的处理策略。 自相关与偏自相关： 深入解析自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的含义和计算方法，说明它们如何揭示序列内部的依赖结构。本书将通过图示和案例，帮助读者直观理解 ACF 和 PACF 图的解读，为识别 ARIMA 模型提供直观依据。 协方差平稳性： 进一步细化对时间序列统计特性的描述，探讨序列的均值、方差和协方差是否随时间保持不变，这是弱平稳的核心要求。 第二部分：经典时间序列模型及其经济学应用 掌握了基础概念后，本书将系统介绍一系列经典且强大的时间序列模型，并重点阐述它们在经济学研究中的具体应用。 ARIMA 模型家族： MA 模型（移动平均模型）： 解释 MA(q) 模型如何用过去 q 期的误差项来解释当前值，并分析其在经济冲击传导等问题中的应用。 AR 模型（自回归模型）： 讲解 AR(p) 模型如何用过去 p 期的观测值来解释当前值，探讨其在经济周期、金融市场波动等研究中的作用。 ARMA 模型： 将 AR 和 MA 模型相结合，构建 ARMA(p,q) 模型，以更全面地刻画序列的依赖结构，并说明其在宏观经济变量预测中的优势。 ARIMA 模型（自回归积分滑动平均模型）： 重点讲解 ARIMA(p,d,q) 模型，特别是“I”部分（积分），即如何通过差分将非平稳序列转化为平稳序列，使其能够被 ARIMA 模型处理。书中会提供详细的差分阶数选择指导，以及如何从差分后的平稳序列中识别 ARMA 模型的阶数。 季节性 ARIMA 模型（SARIMA）： 专门处理具有明显季节性模式的经济时间序列，如零售销售、季度 GDP 等，并解释 SARIMA 模型如何捕捉季节性成分。 向量自回归（VAR）模型： 拓展到多变量时间序列分析，VAR 模型能够同时对多个相互关联的经济变量进行建模。本书将详细介绍 VAR 模型的设定、估计、解释（如脉冲响应函数 IRF 和方差分解），以及其在分析宏观经济政策传导、金融市场联动等问题中的重要应用。 协整（Cointegration）与向量误差修正模型（VECM）： 针对两个或多个非平稳但长期趋势保持一致的变量，本书将深入讲解协整的概念，并介绍 VECM 模型。这对于理解长期经济关系，如利率平价、购买力平价等至关重要。 第三部分：高级时间序列计量经济学方法 在掌握了经典模型之后，本书将进一步引入更高级、更精细的时间序列分析技术，以应对更复杂的经济现象。 条件异方差模型（ARCH/GARCH）： 经济时间序列（尤其是金融市场数据）常常表现出“波动率聚集”的现象，即大的波动后面跟着大的波动，小的波动后面跟着小的波动。本书将详细介绍 ARCH（自回归条件异方差）和 GARCH（广义自回归条件异方差）模型，以及它们的各种扩展形式。这对于风险管理、资产定价、市场预测等领域至关重要。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 状态空间模型提供了一个极其灵活的框架来表示动态系统，它将我们观察到的数据与潜在的、不可直接观测的状态变量联系起来。本书将介绍状态空间模型的构建，以及如何使用卡尔曼滤波来估计模型参数和推断状态变量。这在宏观经济模型、系统动力学分析中有广泛应用。 时间序列的非参数和半参数方法： 传统的参数模型往往需要预先假定序列的函数形式，而非参数方法则允许数据本身来决定模型结构。本书将介绍一些常用的非参数和半参数时间序列技术，为分析非线性、非结构性时间序列数据提供补充工具。 时间序列模型的模型选择、诊断与预测： 模型的选择绝非随机，本书将详细介绍信息准则（AIC, BIC）在模型选择中的作用，各种残差诊断检验（如 Ljung-Box 检验）如何评估模型的拟合优度，以及如何根据模型的性质进行短期和长期预测。 第四部分：实证应用案例与前沿话题 理论的价值最终体现在实践中。本书的显著特点是贯穿了大量的、精选的经济学实证案例。这些案例不仅是模型应用的演示，更是对经济学理论的检验和深化。 宏观经济预测： 如何利用 ARIMA、VAR 等模型预测 GDP、通货膨胀、失业率等关键宏观经济指标。 金融时间序列分析： 应用 GARCH 模型对股票收益率、汇率等进行波动率建模与预测，分析金融市场的风险。 政策评估： 如何利用时间序列方法评估财政政策、货币政策对经济变量的影响。 国际经济学： 分析汇率、贸易余额等变量之间的长期和短期关系。 此外，本书还会适时地介绍一些前沿的时间序列计量经济学研究方向，为读者指明进一步深入研究的可能路径。 本书的特色与价值： 严谨的理论框架： 每一项技术都建立在扎实的统计学和计量经济学理论基础之上，并辅以清晰的数学推导。 丰富的实证导向： 大量精心设计的经济学案例，让读者能够直观理解抽象模型的应用场景和实际效果。 工具的全面性： 覆盖了从基础到前沿的时间序列计量经济学方法，力求为读者提供一个完整的知识体系。 解决实际问题的能力： 旨在培养读者独立运用时间序列方法分析和解决经济学实际问题的能力。 《应用时间序列计量经济学》不仅仅是一本传授技巧的书，更是一本培养经济学研究者分析动态经济世界思维方式的书。它适合经济学、金融学、统计学等相关专业的学生、研究人员以及在实际工作中需要处理时间序列数据的专业人士阅读。通过对本书的学习，读者将能够更深入地理解经济变量随时间变化的规律，并能够运用最先进的计量工具对其进行有效的建模、分析和预测。

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