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:$ 118.65

装帧:HRD

isbn号码:9780521839198

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 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
• Python
• R
• 计量分析

《应用时间序列计量经济学》是一部深入探讨时间序列数据分析在经济学领域应用的权威著作。本书旨在为读者提供一套系统、全面的理论框架与实操方法，帮助理解、建模并预测经济现象中固有的时间动态性。 全书从基础概念出发，逐步深入到高级建模技术，并辅以丰富的实际案例，使理论与实践紧密结合。第一部分聚焦于时间序列分析的基本原理。我们将从时间序列数据的定义、特征及其在经济学研究中的重要性入手，阐述时间序列数据为何区别于横截面数据，以及其内在的依赖性和规律性。接着，本书将详细介绍平稳性（Stationarity）的概念，包括严平稳与弱平稳，以及如何通过单位根检验（Unit Root Tests）来识别非平稳序列。非平稳性是时间序列分析中的一个核心问题，许多经济序列，如GDP、股价等，都表现出非平稳特征，理解这一点对于建立有效的经济模型至关重要。本书将梳理包括ADF检验、PP检验等在内的多种单位根检验方法，并探讨其在不同情境下的适用性与局限性。 随后，我们将深入探讨自相关（Autocorrelation）和偏自相关（Partial Autocorrelation）的概念，并介绍自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图的绘制与解读。这些工具是识别时间序列模型结构的关键。基于这些概念，本书将详细介绍经典的ARIMA（自回归积分滑动平均模型）模型。我们将逐一讲解AR（自回归）、MA（滑动平均）和ARMA（自回归滑动平均）模型的构成要素、估计方法（如极大似然估计）以及模型定阶（Model Selection）的原则，例如信息准则（AIC、BIC）的应用。特别地，ARIMA模型通过引入差分（Integration）来处理非平稳序列，使其能够被建模和预测。本书将详尽介绍如何识别、估计和诊断ARIMA模型，包括残差分析、Ljung-Box检验等，确保模型的有效性。 在掌握了基础模型之后，本书的第二部分将进一步拓展到更复杂的时间序列模型，以应对经济数据中更为精细和多变的行为。首先，我们将探讨条件异方差模型（Conditional Heteroskedasticity Models）。许多经济时间序列，如金融市场的波动率，会表现出“波动率聚集”（Volatility Clustering）的现象，即大的价格变动之后往往伴随着大的变动，小的变动之后往往伴随着小的变动。这表明误差项的方差不是恒定的，而是随时间变化的。本书将详细介绍ARCH（自回归条件异方差）模型及其推广GARCH（广义自回归条件异方差）模型。我们将阐述这些模型的构建原理、参数估计方法，以及如何检验和应用它们来预测波动率，这对风险管理和资产定价具有极其重要的意义。 接着，本书将深入研究包含外生变量的时间序列模型。在经济学中，许多变量的变动并非仅由其自身历史决定，还会受到其他经济变量的影响。因此，引入外生变量构建回归模型是十分常见的。本书将详细介绍包含外生变量的时间序列回归模型，例如ARMAX模型（自回归滑动平均外生回归模型）。我们将讨论如何在模型中正确地处理自相关和异方差问题，以及如何进行模型设定和参数估计。此外，本书还将介绍向量自回归（VAR）模型，用于分析多个相互关联的时间序列变量之间的动态关系。VAR模型能够捕捉变量间的相互影响和传导机制，是宏观经济分析和政策模拟的重要工具。我们将讲解VAR模型的设定、估计、模型的解释（如脉冲响应函数IRF和方差分解FEVD），以及 Granger 因果关系检验。 第三部分将聚焦于更高级和前沿的时间序列分析方法，为读者应对更为复杂和动态的经济问题提供解决方案。本书将详细介绍协整（Cointegration）的概念和检验方法。许多经济变量在短期内可能相互背离，但在长期内却存在稳定的均衡关系。协整模型能够捕捉这种长期均衡关系，并在此基础上进行短期动态的建模。我们将介绍Engle-Granger两步法和Johansen检验等协整检验方法，以及如何基于协整关系构建误差修正模型（ECM）。ECM模型能够同时刻画变量的长期均衡和短期调整过程，是分析经济周期和政策传导的有力工具。 此外，本书还将探讨结构性时间序列模型（Structural Time Series Models），也称为状态空间模型（State Space Models）。这种方法将经济变量分解为可观测的量和不可观测的潜在状态（如趋势、季节性、周期性成分），并通过卡尔曼滤波（Kalman Filter）等算法进行估计和预测。结构性时间序列模型具有高度的灵活性，能够处理复杂的模式，并提供对潜在经济动因的深刻洞察。 本书还将触及时间序列分析在不同经济领域的具体应用。我们将通过多个真实的经济学案例，展示如何运用上述模型来分析通货膨胀的动态、分析货币政策的传导效应、预测股市走势、评估财政政策的影响、研究国际贸易的波动等。这些案例不仅能加深读者对模型原理的理解，更能激发读者将所学知识应用于实际经济研究的兴趣。 最后，本书还会探讨时间序列预测的评估标准和技巧。在实际应用中，模型的预测性能至关重要。我们将介绍均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等常用的预测评估指标，并讨论如何通过滚动预测（Rolling Forecasts）等方法来检验模型的预测能力。同时，本书也将提供一些关于如何选择最优模型、如何处理模型不确定性以及如何结合领域知识进行预测的实用建议。 《应用时间序列计量经济学》力求做到内容详实、逻辑严谨、图文并茂。书中包含大量的数学推导和统计论证，但同时注重概念的清晰阐述和直观解释。大量的计算示例和软件实现（如R、Python或Stata等常用计量软件的应用）将贯穿全书，帮助读者将理论知识转化为实践技能。本书适合经济学、金融学、统计学等相关专业的本科生、研究生以及从事经济研究和实际工作的专业人士阅读。通过学习本书，读者将能够独立地运用时间序列分析工具，深入理解经济现象的内在动态，并为经济决策提供坚实的量化支持。

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初次接触这本关于时间序列计量经济学的著作时，我抱着一种探索新工具的心态。这本书的组织结构非常巧妙，它并没有采取“先罗列公式后解释”的传统套路，而是从读者可能遇到的实际问题出发，逐步引入相应的计量工具。例如，在讨论波动性建模时，作者没有直接抛出 ARCH/GARCH 公式，而是先用一个关于资产收益率序列的直观例子，揭示了传统线性模型在捕捉异方差性时的不足，然后顺理成章地引出了非线性时间序列模型的重要性。这种“问题驱动”的学习路径，极大地激发了我学习的兴趣。我发现，书中的许多概念，比如状态空间模型（State-Space Models）的阐述，比起其他书籍更加注重其在实际数据滤波和预测中的操作性，而非仅仅停留在理论推导层面。对于动手能力强的读者而言，书中提供的伪代码和对主流计量软件（如 EViews 或 R 语言）功能的提及，无疑是一大福音。读完之后，我感觉自己不再是单纯地会运行一个程序，而是真正理解了模型背后的假设和潜在的偏差来源，这对于建立稳健的实证研究流程至关重要。

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坦率地说，这本书的篇幅相当可观，初看起来或许会让人有些望而却步，但一旦深入阅读，就会发现其内容的密度和广度是物有所值的。它几乎涵盖了从基础的平稳性分析到前沿的非线性时间序列建模的整个谱系，对于一个希望系统性掌握该领域的学者或高级学生来说，它提供了一个无与伦比的知识框架。我特别欣赏作者对于模型选择和诊断方面所花费的心血。例如，在信息准则（AIC、BIC）的选择上，书中不仅仅罗列了公式，还深入探讨了它们在不同样本量和模型复杂度下的权衡，并结合蒙特卡洛模拟的结果来佐证其有效性。这种将理论、模拟和实践紧密结合的叙事方式，使得我对模型的“可信度”有了更深层次的理解。它教会了我如何有理有据地去选择和报告一个时间序列模型，而不是仅仅依赖于软件给出的默认参数。这本书是那种你会希望放在手边，随时可以翻阅查阅其严密论证的工具书，它的参考价值远远超出了普通教材的范畴。

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这本书给我最大的收获，在于它对时间序列数据中“非线性”特征的系统性挖掘。在传统计量框架下，我们习惯于使用线性模型，但现实中的许多经济现象，尤其是在金融市场和商业周期研究中，都展现出明显的非线性特征。作者对阈值自回归模型（TAR）和状态切换模型（SVAR）的讲解，清晰地展示了如何捕捉这种突变和非对称的动态关系。特别是对 Markov Switching Model 的介绍，不仅展示了其数学构建，更重要的是阐释了如何利用它来识别经济体在不同“状态”之间的转换机制和条件均值差异。书中对模型识别的讨论非常到位，强调了在时间序列分析中，识别（Identification）往往是比估计更具挑战性的步骤，这在理解工具变量法和限制性估计时尤为重要。总而言之，这本书成功地架起了经典计量理论与现代复杂数据分析需求之间的桥梁，它不仅仅是一本关于“如何做”的书，更是关于“为什么以这种方式做”的深刻哲学探讨。

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这本书的语言风格简直是学术写作中的一股清流，它既保持了高度的专业性和精确性，又避免了许多技术书籍常有的那种枯燥和晦涩。作者在处理诸如结构性突变检验（Structural Break Tests）这类敏感话题时，处理得极其审慎和全面。他们不仅详细介绍了 Chow 检验和 Quandt 似然比检验的适用条件，还讨论了在不知道突变点位置时如何进行“末端点”检验的挑战。这种对细节的关注，体现了作者对时间序列分析实践中“陷阱”的深刻洞察。此外，书中对高频数据的处理，特别是针对高频金融数据的微观结构噪音（Microstructure Noise）的讨论，让我耳目一新。这部分内容往往在标准的宏观计量教材中被忽略，但对于从事现代金融时间序列研究的人来说却是不可或缺的知识点。阅读过程中，我常常需要停下来，对照着书中的图表和推导，反复思考其背后的经济学含义。可以说，这本书的价值不仅仅在于传授知识，更在于培养读者一种严谨、批判性的计量思维方式。

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这本书的理论深度和实证分析的严谨性给我留下了极其深刻的印象。它不仅仅是一本教科书，更像是一本研究指南，为我打开了计量经济学时间序列分析领域的大门。作者在阐述复杂模型，比如向量自回归（VAR）模型的建立、识别和估计时，展现了非凡的清晰度。他们没有停留在表面，而是深入到模型设定的经济学逻辑和统计学基础，这一点对于我这种希望扎实掌握技术细节的读者来说至关重要。书中对协整关系（Cointegration）的讲解尤为精彩，从 Engle-Granger 到 Johansen 检验的推导过程，逻辑环环相扣，使得原本晦涩的推断变得触手可及。更难能可贵的是，作者在讨论这些前沿方法时，总是能巧妙地结合现实世界的宏观经济数据进行案例演示，这极大地增强了理论学习的直观性和应用性。我尤其欣赏它在处理非平稳序列问题上所下的功夫，很多教材只是简单提及单位根检验，而这本书则细致地讨论了检验效力的局限性以及不同检验方法的适用场景，这对于处理真实的金融和宏观时间序列数据提供了宝贵的实践指导。整体而言，这是一本需要慢品细读的著作，每读一章都能感受到作者在引导读者从“知道”模型到“理解”模型的深刻转变。

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很好的计量经济学入门级读物，通俗易懂，深入浅出，真的是救了我这个研究生期间睡大觉的小白....

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