Applied Time Series Econometrics pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

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

出品人:

頁數:352

译者:

出版時間:2004-8

價格:$ 55.37

裝幀:Pap

isbn號碼:9780521547871

叢書系列:

圖書標籤:

• 時間序列
• 計量經濟學
• 應用經濟學
• 經濟預測
• 統計建模
• 金融經濟學
• 因果推斷
• 麵闆數據
• 異質性
• Python
• R

《應用時間序列計量經濟學》是一本旨在為讀者深入剖析時間序列數據分析在經濟學領域應用的權威著作。本書並非一本泛泛而談的教科書，而是聚焦於如何運用嚴謹的計量經濟學工具來理解、建模和預測經濟現象的動態演變。 本書的寫作宗旨在於彌閤理論與實踐之間的鴻溝，通過詳實的理論講解、精妙的數學推導以及豐富的實證案例，引導讀者掌握處理經濟時間序列數據所麵臨的挑戰，並提供一套係統性的分析框架。它不僅僅羅列各種統計模型，更著重於解釋這些模型背後的經濟學邏輯，以及它們如何在實際經濟研究中發揮作用。 核心內容概覽： 本書的結構設計循序漸進，從基礎概念的梳理到高級模型的應用，層層深入，確保讀者能夠構建紮實的時間序列計量經濟學功底。 第一部分：時間序列數據的基礎與預備知識 在深入模型之前，本書首先會為讀者建立起對時間序列數據特性及其基本統計性質的全麵認識。這包括： 時間序列數據的本質： 闡述時間序列數據與橫截麵數據、麵闆數據等其他數據類型的根本區彆，強調其內在的順序依賴性和時間相關性。 平穩性及其檢驗： 詳細講解嚴平穩和弱平穩的概念，這是所有後續模型構建的基礎。書中會詳細介紹各種常用的單位根檢驗方法（如 ADF、PP、KPSS 檢驗），並分析它們在不同情境下的適用性、優缺點以及如何解讀檢驗結果。平穩性是判斷一個序列是否能夠直接建模的關鍵，本書會深入探討非平穩序列的處理策略。 自相關與偏自相關： 深入解析自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的含義和計算方法，說明它們如何揭示序列內部的依賴結構。本書將通過圖示和案例，幫助讀者直觀理解 ACF 和 PACF 圖的解讀，為識彆 ARIMA 模型提供直觀依據。 協方差平穩性： 進一步細化對時間序列統計特性的描述，探討序列的均值、方差和協方差是否隨時間保持不變，這是弱平穩的核心要求。 第二部分：經典時間序列模型及其經濟學應用 掌握瞭基礎概念後，本書將係統介紹一係列經典且強大的時間序列模型，並重點闡述它們在經濟學研究中的具體應用。 ARIMA 模型傢族： MA 模型（移動平均模型）： 解釋 MA(q) 模型如何用過去 q 期的誤差項來解釋當前值，並分析其在經濟衝擊傳導等問題中的應用。 AR 模型（自迴歸模型）： 講解 AR(p) 模型如何用過去 p 期的觀測值來解釋當前值，探討其在經濟周期、金融市場波動等研究中的作用。 ARMA 模型： 將 AR 和 MA 模型相結閤，構建 ARMA(p,q) 模型，以更全麵地刻畫序列的依賴結構，並說明其在宏觀經濟變量預測中的優勢。 ARIMA 模型（自迴歸積分滑動平均模型）： 重點講解 ARIMA(p,d,q) 模型，特彆是“I”部分（積分），即如何通過差分將非平穩序列轉化為平穩序列，使其能夠被 ARIMA 模型處理。書中會提供詳細的差分階數選擇指導，以及如何從差分後的平穩序列中識彆 ARMA 模型的階數。 季節性 ARIMA 模型（SARIMA）： 專門處理具有明顯季節性模式的經濟時間序列，如零售銷售、季度 GDP 等，並解釋 SARIMA 模型如何捕捉季節性成分。 嚮量自迴歸（VAR）模型： 拓展到多變量時間序列分析，VAR 模型能夠同時對多個相互關聯的經濟變量進行建模。本書將詳細介紹 VAR 模型的設定、估計、解釋（如脈衝響應函數 IRF 和方差分解），以及其在分析宏觀經濟政策傳導、金融市場聯動等問題中的重要應用。 協整（Cointegration）與嚮量誤差修正模型（VECM）： 針對兩個或多個非平穩但長期趨勢保持一緻的變量，本書將深入講解協整的概念，並介紹 VECM 模型。這對於理解長期經濟關係，如利率平價、購買力平價等至關重要。 第三部分：高級時間序列計量經濟學方法 在掌握瞭經典模型之後，本書將進一步引入更高級、更精細的時間序列分析技術，以應對更復雜的經濟現象。 條件異方差模型（ARCH/GARCH）： 經濟時間序列（尤其是金融市場數據）常常錶現齣“波動率聚集”的現象，即大的波動後麵跟著大的波動，小的波動後麵跟著小的波動。本書將詳細介紹 ARCH（自迴歸條件異方差）和 GARCH（廣義自迴歸條件異方差）模型，以及它們的各種擴展形式。這對於風險管理、資産定價、市場預測等領域至關重要。 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 狀態空間模型提供瞭一個極其靈活的框架來錶示動態係統，它將我們觀察到的數據與潛在的、不可直接觀測的狀態變量聯係起來。本書將介紹狀態空間模型的構建，以及如何使用卡爾曼濾波來估計模型參數和推斷狀態變量。這在宏觀經濟模型、係統動力學分析中有廣泛應用。 時間序列的非參數和半參數方法： 傳統的參數模型往往需要預先假定序列的函數形式，而非參數方法則允許數據本身來決定模型結構。本書將介紹一些常用的非參數和半參數時間序列技術，為分析非綫性、非結構性時間序列數據提供補充工具。 時間序列模型的模型選擇、診斷與預測： 模型的選擇絕非隨機，本書將詳細介紹信息準則（AIC, BIC）在模型選擇中的作用，各種殘差診斷檢驗（如 Ljung-Box 檢驗）如何評估模型的擬閤優度，以及如何根據模型的性質進行短期和長期預測。 第四部分：實證應用案例與前沿話題 理論的價值最終體現在實踐中。本書的顯著特點是貫穿瞭大量的、精選的經濟學實證案例。這些案例不僅是模型應用的演示，更是對經濟學理論的檢驗和深化。 宏觀經濟預測： 如何利用 ARIMA、VAR 等模型預測 GDP、通貨膨脹、失業率等關鍵宏觀經濟指標。 金融時間序列分析： 應用 GARCH 模型對股票收益率、匯率等進行波動率建模與預測，分析金融市場的風險。 政策評估： 如何利用時間序列方法評估財政政策、貨幣政策對經濟變量的影響。 國際經濟學： 分析匯率、貿易餘額等變量之間的長期和短期關係。 此外，本書還會適時地介紹一些前沿的時間序列計量經濟學研究方嚮，為讀者指明進一步深入研究的可能路徑。 本書的特色與價值： 嚴謹的理論框架： 每一項技術都建立在紮實的統計學和計量經濟學理論基礎之上，並輔以清晰的數學推導。 豐富的實證導嚮： 大量精心設計的經濟學案例，讓讀者能夠直觀理解抽象模型的應用場景和實際效果。 工具的全麵性： 覆蓋瞭從基礎到前沿的時間序列計量經濟學方法，力求為讀者提供一個完整的知識體係。 解決實際問題的能力： 旨在培養讀者獨立運用時間序列方法分析和解決經濟學實際問題的能力。 《應用時間序列計量經濟學》不僅僅是一本傳授技巧的書，更是一本培養經濟學研究者分析動態經濟世界思維方式的書。它適閤經濟學、金融學、統計學等相關專業的學生、研究人員以及在實際工作中需要處理時間序列數據的專業人士閱讀。通過對本書的學習，讀者將能夠更深入地理解經濟變量隨時間變化的規律，並能夠運用最先進的計量工具對其進行有效的建模、分析和預測。

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