具体描述
《应用时间序列计量经济学》对20年来时间序列模型的发展及其应用做了一个系统的整理和介绍，以单位根和协整为核心，包括结构向量自回归模型、条件异方差模型、非线性和非参数时间序列模型、平滑转移回归模型等，最后《应用时间序列计量经济学》还对德国柏林洪堡大学研究开发的多变量时间序列分析软件JMulTi进行了简单的介绍。
《应用时间序列计量经济学》适合作为经济学、金融学和统计学专业硕士研究生和博士研究生的教材，同时也可似作为从事宏观经济建横和金融建模的研究人员的参考书。
作者简介
赫尔穆特·鲁克波尔(Helmut LOtkepohl)
1992～2005年担任德国洪堡大学经济与商务管理学院的计量经济学教授，在此之前他于1987—1992年担任德国基尔大学统计学教授，于1985—1987年担任德国汉堡大学统计学教授，还于1984～1985年担任加利福尼亚大学圣迭戈分校客座助理教授，目前他担任意大利佛罗伦萨欧洲大学研究所的计量经济学教授。他还担任《计量经济学理论》、《应用计量经济学》、《实证经济学》、《动态宏观经济学》、《实证经济学》、《计量经济学评论》等多家期刊的副主编；他曾经出版了《多元时间序列分析导论》、《矩阵手册》等10余部关于计量经济学与时间序列分析的著作与教材，曾经在《计量经济学理论》、《应用计量经济学》、《计量经济学》、《应用时间序列》等学术刊物发表论文70余篇。
马库斯·克莱茨希(Markus Kr&tzig)
德国柏林洪堡大学经济系的博士研究生。
易行健
2004年于复旦大学经济学院数量经济学专业获经济学博士学位，2005—2006年于芬兰赫尔辛基大学经济研究中心(HECER)、经济增长与经济结构研究所(RUESG)从事访问研究。现任广东外语外贸大学国际经济贸易学院副教授、副院长、硕士生导师，目前主要从事宏观经济学、国际经济学、货币经济学与应用计量经济学的教学与研究工作。近年来在《经济研究》、《经济学季刊》、《世界经济》、《数量经济技术经济研究》等学术刊物发表论文30余篇。
邓可斌
2006年于暨南大学经济学院金融学专业获经济学博士学位，现任广东外语外贸大学国际工商管理学院财务管理系副教授，硕士生导师。目前主要从事金融学、转型经济学、宏观经济学与应用计量经济学的教学与科研工作。近年来于《经济研究》、《数量经济技术经济研究》、《金融学季刊》等杂志和国际学术会议(EI收录论文)发表论文20余篇。
目录信息
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读后感
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用户评价
作为一名对经济学研究方法的严谨性和科学性有着极高追求的学习者，《应用时间序列计量经济学》这本书，为我提供了系统性的理论指导和实证分析的范例。书中对于计量模型选择、估计和检验的详细阐述，让我看到了一个科学研究的完整流程。 作者在介绍“模型选择”时，并没有简单地给出一些准则，而是深入剖析了不同模型背后的假设和适用条件。例如，在讲解ARCH/GARCH模型时，作者明确指出它们适用于刻画收益率的异方差性，而VAR模型则更适合分析变量之间的动态相互关系。这种对模型“对症下药”的强调，让我认识到选择合适模型的重要性。 令我印象深刻的是，书中对“模型估计”方法的详细介绍。无论是基于最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的方法，还是基于最小二乘法（Least Squares）的方法，作者都给出了清晰的推导过程和实际操作的建议。尤其是在处理非线性模型时，作者详细介绍了数值优化算法的应用，这让我看到了如何将理论方法转化为实际可执行的计算过程。 书中对“模型检验”环节的重视，更是让我受益匪浅。作者详细介绍了各种残差诊断方法，如自相关检验、异方差检验，以及一些更复杂的检验，如Ljung-Box检验和Breusch-Pagan检验。通过这些检验，我们可以判断模型是否充分捕捉了数据的特征，或者是否存在需要改进的地方。 我对书中对“结构性断裂（Structural Breaks）”的处理也相当关注。作者介绍了如何检验经济时间序列中可能存在的结构性断裂，以及如何对含有结构性断裂的模型进行估计和预测。这对于理解经济体制的变迁和政策效应的变化具有重要意义。 书中在讲解“面板时间序列模型（Panel Data Time Series Models）”时，也提供了一些非常有价值的指导。作者介绍了如何处理面板数据中的个体效应、时间效应以及它们与时间序列动态模型的结合，这对于研究跨国、跨行业等数据具有重要意义。 我发现，这本书在讲解复杂模型时，并没有回避数学推导，但同时又非常注重逻辑的清晰性和解释的易懂性。作者常常会使用直观的例子和类比来辅助理解，这使得原本可能枯燥的数学公式变得生动起来。 我认为，这本书的价值不仅在于传授了一系列时间序列计量经济学的工具，更在于它引导读者如何运用这些工具去进行科学严谨的经济学研究。作者在字里行间所展现出的严谨的学术态度和对研究方法的深刻洞察，对我产生了极大的启发。 总而言之，《应用时间序列计量经济学》是一本极具价值的专业书籍，它为我提供了一个强大的研究框架，让我能够更深入、更系统地进行计量经济学研究。
评分作为一名对经济学理论和模型建构充满浓厚兴趣的学习者，《应用时间序列计量经济学》这本书，让我深刻体验到了理论与实证研究之间严谨而美妙的结合。书中对于各种计量模型构建的详细阐述，让我看到了经济学理论如何转化为可操作的定量分析工具。 作者在介绍“自回归（AR）”、“移动平均（MA）”以及“自回归移动平均（ARMA）”模型时，并没有直接给出枯燥的公式，而是从经济变量之间“惯性”和“冲击”的简单关系出发，逐步引出这些模型的数学表达。这种由现象到模型的逻辑推导，让我能够理解这些基础模型在刻画经济变量动态性方面的作用。 令我印象深刻的是，本书在讲解“自回归条件异方差（ARCH）”和“广义自回归条件异方差（GARCH）”模型时，不仅仅局限于统计学上的异方差性处理，而是将其与金融市场中普遍存在的“波动率集聚”现象联系起来。作者生动地阐释了为什么传统模型在面对金融市场的高波动时期会失效，以及ARCH/GARCH模型如何通过刻画时间变化的方差来捕捉这种特性。 书中关于“向量自回归（VAR）模型”的讲解，更是让我领略到了多变量时间序列分析的魅力。作者详细介绍了VAR模型的构建、参数估计、滞后阶数选择以及模型诊断。通过对宏观经济变量之间相互作用的案例分析，我能够清晰地看到VAR模型如何帮助我们理解不同经济政策或冲击是如何在经济系统中传播和演化的。 我对书中对“状态空间模型（State-Space Models）”的介绍也相当着迷。作者解释了状态空间模型如何能够以一种非常灵活的方式来表示经济变量的动态关系，并且能够通过“卡尔曼滤波（Kalman Filter）”等算法来进行参数估计和状态变量的动态预测。这为我理解更复杂的动态随机一般均衡（DSGE）模型打下了基础。 我发现，这本书在讲解复杂模型时，并没有回避数学推导，但同时又非常注重逻辑的清晰性和解释的易懂性。作者常常会使用直观的例子和类比来辅助理解，这使得原本可能枯燥的数学公式变得生动起来。 我认为，这本书的价值不仅在于传授了一系列计量模型和分析技术，更在于它引导读者如何将经济学理论与计量方法相结合，从而构建出能够解释经济现象的定量模型。作者在字里行间所展现出的严谨的学术态度和对模型建构的深刻洞察，对我产生了极大的启发。 总而言之，《应用时间序列计量经济学》是一本极具价值的书籍，它为我提供了一个强大的工具箱，让我能够更深入、更系统地理解计量模型的构建过程，并将其应用于解释复杂的经济现象。
评分作为一名对金融市场信息传播机制和市场效率问题充满好奇的学习者，《应用时间序列计量经济学》这本书，提供了极具启发性的视角。书中对于如何利用时间序列模型来分析信息传递和市场反应的探讨，让我对金融市场的运作有了更深层次的理解。 作者在讲解“格兰杰因果检验（Granger Causality Test）”时，并非仅仅停留在统计检验的层面，而是将其与金融信息传播的概念紧密联系起来。他生动地解释了格兰杰因果关系如何能够帮助我们识别一个市场或一个变量是否“领先”于另一个市场或变量，从而在一定程度上反映了信息传递的顺序和速度。 令我印象深刻的是，书中对“向量自回归（VAR）模型”在分析多市场联动和信息溢出效应方面的应用。通过VAR模型，我们可以分析一个市场的冲击如何在其他市场之间传递，以及不同市场之间是否存在“信息溢出”。这对于理解金融危机的传导机制、全球化背景下的市场联动性等问题，提供了强大的定量分析工具。 书中对“ARCH/GARCH模型”的深入探讨，也与信息传播机制息息相关。作者解释了为什么重大的新闻或信息冲击会导致市场波动率的显著增加，并且这种波动性会持续一段时间。这种对信息冲击如何影响市场波动性的刻画，让我看到了计量模型在量化市场反应方面的能力。 我对书中对“协整（Cointegration）”概念的讲解也相当着迷。作者将协整关系比作不同市场之间长期稳定的“均衡关系”。当市场信息传递不畅或出现异常时，这种均衡关系可能会被打破，而格兰杰因果检验和VAR模型则可以帮助我们分析这种均衡关系是如何被信息扰动或市场行为所影响的。 书中在处理现实世界中的金融数据时，也提供了非常实用的建议。例如，如何处理金融时间序列中可能存在的“厚尾”现象，即极端事件发生的概率高于正态分布所预测的概率。作者介绍了一系列适合处理厚尾数据的模型和检验方法，这对于更准确地评估市场风险至关重要。 我发现，这本书在讲解复杂模型时，并没有回避数学推导，但同时又非常注重逻辑的清晰性和解释的易懂性。作者常常会使用直观的例子和类比来辅助理解，这使得原本可能枯燥的数学公式变得生动起来。 我认为，这本书的价值不仅在于传授了一系列时间序列计量经济学的工具，更在于它引导读者如何运用这些工具去理解和分析金融市场的复杂信息传播机制和市场效率问题。作者在字里行间所展现出的严谨的学术态度和对金融市场运行规律的深刻洞察，对我产生了极大的启发。 总而言之，《应用时间序列计量经济学》是一本极具价值的书籍，它为我提供了一个强大的分析框架，让我能够更深入、更系统地理解金融市场的信息传播和市场效率问题。
评分作为一名致力于探索经济数据背后隐藏的因果联系的研究者，《应用时间序列计量经济学》这本书，简直是我寻觅已久的“宝藏”。在此之前，我对时间序列的理解，往往局限于预测和描述，但这本书，它真正教会了我如何从纵横交错的时间序列数据中，去挖掘那些隐藏的因果链条。 书中对“格兰杰因果检验（Granger Causality Test）”的深入讲解，让我眼前一亮。作者并没有简单地给出统计检验的方法，而是深入剖析了格兰杰因果的内涵——即一个变量的过去是否能帮助预测另一个变量的未来。这种基于预测能力的因果定义，虽然不是严格意义上的“原因”，但在经济学分析中，却提供了极具价值的洞察力，能够帮助我们排除许多虚假的相关性，锁定真正有意义的预测关系。 令我印象深刻的是，作者将格兰杰因果检验与“向量自回归（VAR）模型”紧密结合起来进行讲解。VAR模型能够同时捕捉多个变量之间的动态相互作用，而格兰杰因果检验则可以用来识别VAR模型中变量之间的“领先滞后”关系。这种组合分析，让我能够更全面地理解一个经济冲击如何从一个变量传递到另一个变量，并且在多大程度上影响它们。 书中关于“结构性VAR（SVAR）模型”的讨论，更是为我打开了新的研究大门。作者解释了如何通过引入经济学理论的先验知识，来识别VAR模型中的“结构性冲击”，从而区分哪些是真实经济冲击，哪些只是模型设定的假定。这种从“相关性”到“因果性”的深入探索，使得计量分析更加贴近经济学理论的本质，也为解释经济现象提供了更有说服力的证据。 我对书中对“共同趋势模型（Common Trends Model）”和“协整（Cointegration）”的阐述也相当着迷。作者生动地将协整关系比作“心有灵犀”的变量，虽然它们各自可能随时间漂移，但长期来看总会保持一种稳定的均衡关系。这种对非平稳时间序列之间长期均衡关系的刻画，对于理解经济系统的稳定性和冲击的长期影响至关重要。 书中在处理现实世界中的经济数据时，也提供了非常实用的建议。例如，如何处理时间序列中的“结构性断裂”（Structural Breaks），即经济系统在某个时点发生根本性变化的情况。作者介绍了一系列检验和处理结构性断裂的方法，这对于避免模型估计和预测的偏差至关重要。 我发现，这本书在讲解复杂模型时，并没有回避数学推导，但同时又非常注重逻辑的清晰性和解释的易懂性。作者常常会使用直观的例子和类比来辅助理解，这使得原本可能枯燥的数学公式变得生动起来。 我认为，这本书的价值不仅在于传授了一系列计量模型和分析技术，更在于它引导读者如何运用这些技术去理解和解释复杂的经济现象。作者在字里行间所展现出的严谨的学术态度和对经济学因果关系的深刻洞察，对我产生了极大的启发。 总而言之，《应用时间序列计量经济学》是一本极具价值的书籍，它为我提供了一个强大的工具箱，让我能够更深入、更系统地探索经济数据背后的因果联系，并对经济现象做出更有说服力的解释。
评分这本《应用时间序列计量经济学》真是打开了我新世界的大门。在此之前，我对时间序列的理解仅停留在一些基础的统计概念，比如移动平均或者简单的ARIMA模型，感觉它们像是数学公式的堆砌，距离实际的经济分析还有一段距离。但这本书，它用一种极其生动和接地气的方式，将那些看似枯燥的理论一一拆解，并且巧妙地融入了大量的实际案例。读的时候，我常常会有“原来是这样！”的顿悟感。 书中对于不同模型之间的逻辑关系和适用场景的阐述，简直是娓娓道来，清晰无比。比如，在介绍ARCH/GARCH模型时，作者并没有直接丢给我们复杂的公式，而是先从金融市场中普遍存在的“波动率集聚”现象入手，深入浅出地解释了为什么传统的线性模型无法捕捉这种异方差性，以及ARCH和GARCH模型是如何巧妙地解决这一问题的。我特别喜欢作者在讲解过程中穿插的各种金融数据分析实例，无论是对股票收益率波动率的建模，还是对汇率预测的讨论，都让我真切地感受到了时间序列分析在解决实际经济问题中的强大力量。 更让我惊喜的是，书中对模型选择和诊断的指导。很多时候，我们在学习模型时，最头疼的就是不知道如何判断一个模型的好坏，或者在多个模型之间如何取舍。这本书在这方面提供了非常实用的建议，比如如何利用信息准则（AIC, BIC）进行模型选择，如何通过残差诊断来检查模型的有效性，以及如何处理模型中的结构性断裂和非平稳性问题。这些细节的处理，让整本书的实用性大大提升，不再是停留在理论层面，而是真正指导我如何在实践中运用这些工具。 这本书的另一大亮点在于它对因果关系探索的重视。很多时间序列分析往往止步于预测，但经济学研究的核心往往是理解变量之间的因果联系。书中通过格兰杰因果检验、向量自回归（VAR）模型等工具，详细阐述了如何从时间序列数据中挖掘潜在的因果关系。这种从相关性走向因果性的探索，对于深入理解经济现象的运行机制至关重要。我尤其喜欢书中关于政策冲击分析的章节，它展示了如何利用VAR模型来模拟不同政策对经济变量的影响，这对于政策制定者和研究者来说，无疑是极其宝贵的参考。 我必须说，这本书的编写风格非常适合我这样的读者。作者在讲解复杂概念时，常常会用类比或者形象的比喻来帮助理解，这让那些晦涩的数学推导变得不再令人望而生畏。例如，在解释协整关系时，作者将其比作两个“心有灵犀”的经济变量，虽然各自独立波动，但长期来看总会保持某种稳定的均衡关系，这种生动的比喻极大地加深了我对概念的理解。 另外，书中在处理时间序列数据中的一些“疑难杂症”方面，也提供了非常实用的技巧。比如，在应对季节性、趋势性以及周期性成分时，书中不仅介绍了传统的分解方法，还详细讲解了更先进的处理技术，如X-12-ARIMA以及STL分解等。对于一些宏观经济数据的分析，这些方法显得尤为重要，能够帮助我们剥离出经济运行的真实轨迹，避免被表面的季节性波动所误导。 这本书在计量经济学理论与实际应用之间的平衡把握得非常好。它既有对模型原理的深入剖析，例如对状态空间模型和卡尔曼滤波的讲解，又紧密结合了实际的经济学研究场景。作者并没有回避复杂的数学推导，但同时又确保了这些推导服务于最终的应用目标，让我能够理解“为什么”要用这个模型，而不是仅仅“怎么”用。 我尤其欣赏书中对于面板时间序列模型的介绍。在现实世界中，我们往往面临着大量跨时间、跨个体的数据。这本书在这方面提供了非常有价值的指导，例如如何处理面板数据中的个体效应、时间效应，以及如何构建适合面板数据的动态模型。这对于研究不同国家、不同行业或者不同公司的经济行为，提供了强大的分析工具。 这本书的结构设计也相当人性化。它从基础概念逐步深入，每一章都建立在前一章的基础上，形成了严谨的逻辑链条。而且，书中还提供了大量的R语言代码示例，这对于想要动手实践的读者来说，简直是福音。我跟着书中的例子，自己动手操作，将理论知识转化为实际的分析能力，这种学习体验是非常充实和有效的。 最后，我想强调的是，这本书并非仅仅是技术手册。它在字里<bos>里，都贯穿着作者对经济现象深刻的洞察和对计量方法严谨的态度。读完这本书，我不仅掌握了应用时间序列计量经济学的工具，更重要的是，我对如何运用这些工具去理解和解释复杂的经济世界，有了更清晰、更深刻的认识。这本**应用时间序列计量经济学**，绝对是我近几年来读过的最实用、最有价值的学术著作之一。
评分作为一名初涉计量经济学领域的学习者，我一直在寻找一本能够系统性地阐述时间序列分析方法，并将其与实际经济应用相结合的书籍。《应用时间序列计量经济学》的出现，无疑为我指明了方向。书中对于如何构建、估计和检验时间序列模型的详细介绍，让我能够更清晰地理解不同模型背后的逻辑假设以及它们的适用范围。 作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合。书中引用了大量的实际案例，涵盖了宏观经济、金融市场、微观经济行为等多个领域。这些案例不仅生动形象，而且深入细致，让我能够直观地感受到时间序列分析在解决实际问题时的强大威力。例如，在关于预测模型的章节中，作者详细对比了ARIMA模型、指数平滑法以及一些更复杂的机器学习模型在预测股票价格、GDP增长等方面的表现，并对不同模型的优劣势进行了深入分析，这对于我未来进行实际预测工作具有非常重要的指导意义。 我对书中关于处理时间序列数据中“非平稳性”问题的章节印象尤为深刻。我知道非平稳性是时间序列分析中的一个核心难题，但之前一直觉得非常抽象。这本书通过生动的例子，比如股票价格的随机游走，以及GDP数据的长期增长趋势，清晰地阐释了非平稳性对模型估计和预测的影响，并详细介绍了差分、单位根检验等一系列处理非平稳性的方法。让我不再仅仅是被动地接受这些方法，而是理解了它们背后的原理和必要性。 书中的模型诊断部分也做得非常到位。我知道模型的好坏不仅仅在于其拟合度，更在于其是否能够捕捉到数据中的真实经济规律，并且其预测性能是否稳定。这本书提供了多种模型诊断工具，如残差分析、Ljung-Box检验、信息准则等，并对如何解读这些诊断结果给出了详细的指导。这让我明白，一个合格的时间序列分析，绝不仅仅是简单地跑一个模型，而是需要一个严谨的诊断和检验过程。 我特别喜欢书中关于“向量自回归 (VAR) 模型”的讲解。VAR模型能够捕捉多个时间序列变量之间的动态相互作用，这在分析宏观经济政策传导、金融市场联动等方面具有不可替代的作用。书中不仅详细介绍了VAR模型的构建和估计，还深入阐述了脉冲响应函数和方差分解等分析工具，让我能够理解不同变量之间的“因果”关系以及冲击的传导路径，这对于我理解经济系统的复杂性非常有帮助。 这本书在介绍一些进阶模型时，也做得非常清晰。例如，在讲解状态空间模型时，作者并没有直接抛出复杂的数学公式，而是从数据生成过程的角度出发，解释了状态空间模型如何能够灵活地处理各种经济变量的动态关系，并介绍了卡尔曼滤波这一核心算法。虽然我对卡尔曼滤波的数学细节还有待深入理解，但这本书已经为我打下了坚实的基础，让我看到了探索更高级分析方法的可能性。 在我看来，一本好的教材，不仅仅是知识的传授，更是学习方法的引导。这本书在这一点上做得非常出色。作者在讲解每一个模型时，都会先给出直观的经济学解释，然后再引入数学表达，最后通过实例来验证。这种“从经济学到数学，再到应用”的路径，非常符合我的学习习惯，让我能够更好地理解抽象的计量模型与经济现实之间的联系。 让我印象深刻的是，书中在介绍模型鲁棒性检验时，提供了不少建议。例如，如何通过改变样本、改变模型设定等方式来检验模型结果的稳定性。在面对一些不确定性较高的经济环境时，这种鲁棒性检验尤为重要，能够帮助我们避免过度依赖某个特定的模型结果，从而做出更审慎的决策。 这本书的语言风格也相当平实易懂，没有过多的学术术语堆砌，即使是对于初学者来说，也能够比较轻松地阅读。同时，作者对于每一个概念的解释都非常严谨，丝毫不含糊，让我能够建立起扎实的理论基础。 总而言之，《应用时间序列计量经济学》是一本非常优秀的教材，它不仅为我打开了时间序列分析的大门，更重要的是，它教会了我如何将这些强大的分析工具应用于解决实际的经济问题。这本书让我对计量经济学的学习充满了信心和热情。
评分作为一名历史悠久的经济学爱好者，我一直对经济周期、政策影响以及宏观经济变量之间的联动关系充满兴趣。在阅读《应用时间序列计量经济学》之前，我对这些问题的理解大多停留在定性的描述层面，而这本书，则为我提供了一套严谨而强大的定量分析框架。 书中关于向量自回归（VAR）模型的详细讲解，让我对如何刻画多个经济变量之间的动态相互关系有了全新的认识。作者从简单的双变量VAR模型入手，逐步扩展到高维VAR系统，清晰地阐述了模型构建、参数估计、滞后阶数选择等关键步骤。我尤其喜欢书中关于“脉冲响应函数（Impulse Response Function, IRF）”的深入解读，它能够直观地展示一个经济变量的冲击如何在不同的时点影响其他变量，这对于理解政策传导机制和经济冲击效应至关重要。 令我印象深刻的是，书中不仅仅停留于VAR模型本身，而是深入探讨了如何基于VAR模型进行经济政策的模拟和分析。作者通过一系列具体的宏观经济案例，例如货币政策冲击对通货膨胀和产出的影响，财政政策冲击对消费和投资的作用，展示了如何利用VAR模型来量化政策效果，并评估政策的稳健性。这种将抽象模型转化为实际政策分析工具的能力，让我感到非常兴奋。 此外，书中关于“结构性VAR（SVAR）模型”的介绍，也为我提供了进一步深入研究的可能性。作者解释了如何通过引入经济学理论的先验知识，来识别VAR模型中的结构性冲击，从而更准确地解读经济变量之间的因果关系。这种从“形式模型”到“结构模型”的转化，使得计量经济学分析更加贴近经济学理论的本质。 我对书中关于“协整”概念的讲解也相当着迷。作者生动地比喻协整关系为“心有灵犀”的变量，它们虽然各自独立波动，但长期来看总会保持一种稳定的均衡关系。这种对非平稳时间序列之间长期均衡关系的刻画，对于理解经济系统的长期稳定性和趋势至关重要。书中对Engle-Granger两步法和Johansen检验的介绍，为我提供了实用的工具来检验和利用协整关系。 书中在处理宏观经济数据中的季节性、趋势性和周期性成分时，也提供了非常实用的方法。作者不仅介绍了传统的分解方法，还探讨了如何将这些成分融入到VAR模型或其他动态模型中，以避免模型估计和预测的偏差。 我发现，这本书在介绍复杂模型时，并没有回避数学推导，但同时又非常注重逻辑的清晰性和解释的易懂性。作者常常会使用直观的例子和类比来辅助理解，这使得原本可能枯燥的数学公式变得生动起来。 我认为，这本书的价值不仅在于传授了一系列计量模型和分析技术，更在于它引导读者如何将这些技术应用于理解复杂的经济现象。作者在字里行间所展现出的严谨的学术态度和深厚的经济学功底，对我产生了极大的启发。 总而言之，《应用时间序列计量经济学》为我提供了一个强大的工具箱，让我能够更深入、更系统地理解宏观经济运行的规律，并对经济政策的效果进行量化分析。
评分作为一名对金融市场波动性变化充满好奇的研究者，我一直在寻找一本能够深入探讨时间序列计量经济学在波动性建模方面的书籍，而《应用时间序列计量经济学》无疑填补了这一空白。书中对ARCH、GARCH及其各种扩展模型的详细介绍，让我对如何捕捉金融资产收益率的异方差性有了全新的认识。 作者在讲解ARCH模型时，并没有直接罗列公式，而是从金融市场中“波动率集聚”这一现象入手，生动地描绘了为什么传统的线性模型在这种情况下会失效。接着，作者巧妙地引入ARCH模型，解释了它如何通过将过去的误差项平方作为当前条件方差的函数来刻画波动率的波动。这种由现象到模型的逻辑推进，让我瞬间理解了ARCH模型的精髓。 我对GARCH模型及其各种变种的讨论尤为欣赏。书中不仅详细阐述了GARCH(1,1)模型如何通过引入过去的条件方差项来克服ARCH模型的局限性，还深入介绍了EGARCH、GJR-GARCH等模型，以及它们在处理杠杆效应、偏态等金融市场特有现象时的优势。我特别喜欢书中关于模型选择和估计的章节，其中关于最大似然估计法的讲解，以及如何利用数值优化方法来求解模型参数，让我对模型实操有了更清晰的认识。 此外，本书在风险管理应用方面的探讨也令我受益匪浅。作者通过具体的案例，展示了如何利用GARCH模型来计算VaR（Value-at-Risk）和ES（Expected Shortfall），以及如何对投资组合的风险进行度量和管理。这些内容直接切中了我对金融风险量化的需求，让我看到了将计量模型转化为实际风险管理工具的可能性。 书中对于其他一些与波动性相关的模型，如随机波动率模型（Stochastic Volatility Models）的介绍，也为我打开了新的研究视野。虽然这些模型可能更加复杂，但作者的讲解清晰明了，并且指出了它们在刻画更精细的波动性结构方面的优势。这让我意识到，时间序列计量经济学领域的研究还有着广阔的空间。 让我印象深刻的是，书中在讨论模型表现时，不仅仅局限于统计意义上的拟合优度，而是将模型的预测能力和风险管理的应用效果放在了同等重要的位置。这是一种非常实用的研究导向，也符合我将学术研究与实际应用相结合的初衷。 我对书中关于处理金融时间序列数据中可能存在的“厚尾”现象的讨论也十分关注。作者介绍了如何利用t分布、广义t分布等来对收益率分布进行建模，这对于更准确地捕捉极端风险事件至关重要。 这本书的章节安排也相当合理，从基础的ARCH模型逐步过渡到更复杂的模型，让读者能够循序渐进地掌握相关知识。同时，书中提供的R代码示例，也大大降低了学习和实践的门槛，我能够很快地将书中的理论应用到实际数据中进行验证。 总的来说，《应用时间序列计量经济学》在波动性建模方面提供了非常全面和深入的讲解，它不仅让我掌握了常用的模型和分析方法，更重要的是，它激发了我对金融时间序列数据更深层次的探索欲望。
评分作为一名对金融市场风险管理充满兴趣的从业者，我一直在寻找一本能够系统性地讲解时间序列计量经济学在风险度量和管理方面应用的专业书籍。《应用时间序列计量经济学》这本书，无疑满足了我的这一需求，并且超出了我的预期。 书中对ARCH/GARCH及其各种扩展模型的详细阐述，让我对如何捕捉金融资产收益率的波动性有了全新的认识。作者从金融市场的实际观察出发，生动地解释了“波动率集聚”现象，并逐步引入ARCH和GARCH模型，说明它们如何能够有效地刻画这种异方差性。我特别喜欢书中关于GARCH(1,1)模型以及EGARCH、GJR-GARCH等模型在处理金融市场特有现象，如杠杆效应和不对称性时的优势的讨论。 令我印象深刻的是，本书不仅仅停留于模型的介绍，而是将其与实际的风险度量工具紧密结合。作者详细阐述了如何利用GARCH模型来计算VaR（Value-at-Risk）和ES（Expected Shortfall），并提供了计算这些风险度量指标的详细步骤和实际案例。这让我看到了如何将抽象的计量模型转化为指导投资组合风险管理决策的实用工具。 书中对“状态空间模型（State-Space Models）”的介绍，为我提供了处理更复杂金融时间序列数据的新思路。作者解释了状态空间模型如何能够灵活地捕捉各种隐藏的动态关系，并通过卡尔曼滤波（Kalman Filter）等算法进行参数估计和状态变量推断。这对于理解更深层次的市场信息传递和隐藏风险具有重要的意义。 我对书中关于“向量自回归（VAR）模型”在分析金融市场联动效应方面的应用也相当着迷。作者通过具体的案例，展示了如何利用VAR模型来分析不同金融市场（如股票、债券、汇率）之间的相互影响，以及如何分析政策冲击对金融市场的影响。这对于我理解宏观经济环境对金融市场的影响，以及不同资产类别之间的风险传染，提供了有力的分析工具。 让我惊喜的是，本书在模型诊断和选择方面也提供了非常实用的指导。作者详细介绍了如何利用残差分析、Ljung-Box检验、信息准则（AIC, BIC）等方法来评估模型的拟合优度和预测能力，并提供了如何在多个模型之间进行选择的实用建议。这使得我对如何进行严谨的计量分析有了更清晰的认识。 本书的编写风格相当专业且易于理解，作者在讲解复杂概念时，常常会使用直观的例子和生动的比喻，这大大加深了我对模型的理解。 我认为，这本书的价值不仅在于传授了一系列时间序列计量经济学的工具，更重要的是，它引导读者如何运用这些工具去解决实际的金融风险管理问题。作者在字里行间所展现出的严谨的学术态度和对金融市场的深刻洞察，对我产生了极大的启发。 总而言之，《应用时间序列计量经济学》是一本极具价值的专业书籍，它为我提供了一个强大的分析框架，让我能够更深入、更系统地理解和管理金融市场的风险。
评分作为一名对市场行为和投资者决策模式感到好奇的学习者，我一直在寻找能够深入分析金融时间序列中“行为异质性”和“信息传播”的书籍，而《应用时间序列计量经济学》在这方面提供了相当精彩的视角。书中对于自回归条件异方差（ARCH）和广义自回归条件异方差（GARCH）模型的详细阐述，让我对如何刻画金融市场中普遍存在的波动率集聚现象有了更深刻的理解。 作者在介绍ARCH模型时，并没有直接抛出复杂的数学公式，而是从金融市场中“新闻冲击”和“信息不对称”的角度出发，生动地解释了为什么某些时期市场波动会特别剧烈，而另一些时期则相对平静。这种从市场行为逻辑出发的解读，让我能够更容易地理解ARCH模型的数学表达背后所蕴含的经济意义。 我对GARCH模型及其变种的深入探讨尤其印象深刻。书中详细阐述了GARCH(1,1)模型如何通过将过去的误差平方和过去的条件方差纳入到当前条件方差的计算中，从而更有效地捕捉波动率的持续性和集聚性。作者还介绍了EGARCH、GJR-GARCH等模型，以及它们在处理金融市场中的“杠杆效应”（即负面冲击对波动性的影响大于正面冲击）和“非对称性”等现象时的独特优势。 让我惊喜的是，本书不仅仅局限于理论模型的介绍，而是提供了大量实际的金融案例，用以展示这些模型在实际应用中的威力。例如，书中利用GARCH模型对股票收益率的波动性进行预测，并进一步计算风险度量指标（如VaR），这让我看到了如何将抽象的计量模型转化为指导投资决策的实用工具。 书中关于“状态空间模型（State-Space Models）”的介绍，为我打开了新的研究视野。作者解释了状态空间模型如何能够灵活地处理各种具有潜在动态关系的经济和金融变量，并且通过卡尔曼滤波（Kalman Filter）等算法，能够有效地估计模型的参数和状态变量。这对于理解更复杂的市场动态和投资者情绪的变化，提供了强大的分析工具。 我特别欣赏书中在模型诊断和选择方面的细致指导。作者详细介绍了如何利用残差分析、Ljung-Box检验、信息准则（AIC, BIC）等方法来评估模型的拟合优度和预测能力，并提供了如何在多个模型之间进行选择的实用建议。这使得我对如何进行严谨的计量分析有了更清晰的认识。 这本书的编写风格相当平实易懂，即使对于初学者来说，也能够比较轻松地阅读。作者在讲解复杂概念时，常常会使用类比和形象的比喻，这大大加深了我对模型的理解。 我认为，本书的价值在于它不仅传授了时间序列计量经济学的各种工具，更重要的是，它引导读者如何运用这些工具去理解和分析金融市场的复杂行为。作者在字里行间所展现出的严谨的学术态度和对金融市场的深刻洞察，对我产生了极大的启发。 总而言之，《应用时间序列计量经济学》是一本极具价值的书籍，它为我提供了一个强大的分析框架，让我能够更深入、更系统地理解金融市场的波动性、信息传播以及投资者行为。
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评分闹了个眼子
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评分老师推荐给我，我推荐给大家吧。德国货，好货，尤其是有个软件。
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