RATS Handbook for Econometric Time Series pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:Walter Enders

出品人:

页数:228

译者:

出版时间:2008-12-1

价格:GBP 104.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780471148944

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• Econometrics
• Time Series Analysis
• RATS
• Statistical Modeling
• Data Analysis
• Quantitative Finance
• Financial Econometrics
• Applied Econometrics
• Econometric Modeling
• Regression Analysis

计量经济学时间序列分析的基石：《RATS Handbook for Econometric Time Series》内容导览 本书旨在为计量经济学领域的研究人员、高级学生以及数据分析师提供一本全面、深入且高度实用的指南，专注于利用RATS（Regression Analysis of Time Series）软件进行时间序列数据的建模、估计、检验和预测。不同于侧重理论推导的教科书，本书将理论与实践紧密结合，以RATS编程语言为核心工具，系统地梳理了现代时间序列计量经济学中最为关键的技术和模型。 第一部分：RATS软件环境与时间序列数据准备 本书的开篇部分将为读者打下坚实的操作基础。首先，详细介绍了RATS软件的安装、基本界面操作、脚本编写规范以及高效的数据输入与管理方法。重点阐述了如何导入来自不同来源（如Excel、CSV、数据库）的时间序列数据，并讲解了RATS中处理日期、频率转换、缺失值插补和数据平稳化等预处理步骤。 核心内容包括： RATS环境导航与编程基础： 变量定义、循环结构、条件语句的应用，以及如何利用`SET`, `DATA`, `UPDATE` 等核心命令。 数据可视化与探索性分析（EDA）： 使用RATS的图形功能，对时间序列数据进行初步观察，包括趋势、季节性、波动性和截面数据可视化。 平稳性检验与变换： 详细介绍了ADF、PP、KPSS等单位根检验的应用，并指导读者如何根据检验结果选择合适的差分或对数变换，以达到时间序列的平稳性要求。 第二部分：单变量时间序列模型：从基础到前沿 这一部分聚焦于对单个时间序列进行建模，这是时间序列分析的基石。内容覆盖了经典模型和现代高频模型，并强调了在RATS中实现这些模型的具体编程技巧。 1. 经典模型回顾与RATS实现： 自回归（AR）和移动平均（MA）模型： 讲解了ACF和PACF的解读，以及如何使用RATS的`ARIMA`指令进行模型的识别、估计和诊断。 自回归移动平均过程（ARMA/ARIMA/ARFIMA）： 深入探讨了分数差分ARFIMA模型，用于处理长记忆过程。书中提供了多个案例，演示如何识别模型阶数（p, d, q）并进行最优模型选择。 2. 条件异方差性建模（ARCH族）： 讲解了金融时间序列中波动率聚类的现象，并详细介绍了ARCH (Engle, 1982)、GARCH (Bollerslev, 1986) 模型的理论基础。 高级波动率模型： 重点讲解了GARCH模型的扩展，包括EGARCH (Nelson, 1991)、TGARCH 和 GJR-GARCH，这些模型能够捕捉到杠杆效应。书中提供了完整的RATS代码来估计这些非线性波动率模型，并利用Ljung-Box检验和残差平方检验进行模型诊断。 3. 状态空间模型与卡尔曼滤波： 将时间序列模型提升到更通用的状态空间表示。详细介绍了卡尔曼滤波（Kalman Filter） 的原理及其在时间序列估计中的应用，特别是在处理缺失数据和实时跟踪参数变化时的优势。 平滑与预测： 演示了如何使用RATS的`SMOOTH` 和 `PREDICT` 指令，基于状态空间模型进行最优平滑估计和多步预测。 第三部分：多元时间序列分析与协整理论 本部分将分析扩展到多个相互关联的时间序列，重点关注变量间的动态依赖关系和长期均衡关系。 1. 向量自回归（VAR）模型： VAR模型的构建与选择： 介绍了VAR模型（Vector Autoregression）的理论框架，并详细指导读者如何利用信息准则（AIC, BIC, HQIC）在RATS中确定最优滞后阶数。 脉冲响应函数（IRF）分析： 这是VAR分析的核心。书中详细解释了IRF的经济含义，并展示了如何利用Cholesky分解（结构化VAR）和结构化脉冲响应函数（SVAR） 来识别经济冲击。 方差分解（Forecast Error Variance Decomposition, FEVD）： 讲解了如何量化不同变量对预测误差的相对贡献。 2. 协整（Cointegration）分析： 长期关系的识别： 深入探讨了非平稳序列之间的长期均衡关系——协整。详细介绍了格兰杰协整检验（Engle-Granger Two-Step Method） 和Johansen检验的原理和步骤。 误差修正模型（VECM）： 在确认存在协整关系后，本书展示了如何构建和估计向量误差修正模型（VECM），从而同时捕捉序列的短期动态调整和长期均衡约束。RATS中实现Johansen检验和VECM估计的完整程序代码被详尽阐述。 第四部分：高级主题与实际应用案例 本部分涵盖了计量经济学时间序列分析中一些前沿和特定领域的应用。 1. 时间序列的非对称与非线性建模： 非对称GARCH模型深化： 探讨了更复杂的波动率模型，例如FIGARCH（用于长记忆波动率）和SVR-GARCH 模型。 门限自回归模型（TAR/SETAR）： 针对序列在不同状态下表现出不同动态特征的情况，介绍了如何使用RATS构建门限模型来捕捉非线性动态。 2. 面板数据时间序列处理： 针对具有时间维度和截面维度的数据，本书介绍了面板数据模型在时间序列环境下的应用，包括动态面板模型（如Arellano-Bond GMM估计）。 3. 预测与模型评估： 详细讲解了基于不同模型的预测区间构建方法，包括点预测和区间预测。 强调了预测准确性评估的重要性，介绍了滚动预测（Rolling Forecast）和样本外检验（Out-of-Sample Testing）的规范流程，确保所建模型具有实际的预测价值。 全书贯穿了大量真实的宏观经济或金融数据集案例，并提供了完整的、可直接运行的RATS脚本文件，确保读者能够从理论理解迅速过渡到实务操作，真正掌握利用RATS进行专业时间序列分析的能力。本书的结构设计旨在将复杂的计量经济学概念转化为清晰、可执行的编程步骤。

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这本书最让我赞赏的一点在于其对“现代计量实践”的深刻把握。它没有沉湎于已经被淘汰的经典方法，而是将大量的篇幅放在了当前学界和业界广泛应用的高级技术上。例如，在处理面板数据和非线性模型时，作者不仅介绍了理论框架，还贴心地提供了关于软件实现（虽然书中没有直接给出代码，但其对模型设定的描述，使得读者很容易将其映射到主流计量软件的操作逻辑上）的清晰指导。这种面向实践的写作态度，使得这本书的实用价值远超许多纯理论教材。它成功地架起了从课堂理论到真实世界数据分析之间的桥梁。读完这本书，我感觉自己对于时间序列数据的“病态”有了更深刻的认识，也掌握了更精密的工具来应对这些挑战，这对我后续的研究工作具有不可估量的指导意义。

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我必须承认，这本书的难度是偏高的，它绝不是那种可以轻松“翻阅”的休闲读物。它更像是一场智力上的马拉松，要求读者投入相当的时间和精力去消化每一个概念。对于那些希望快速获得某个模型“套用模板”的读者来说，这本书可能会显得有些“不够友好”，因为它坚持从第一性原理出发，要求读者理解“为什么”要这么做，而不是仅仅告诉“怎么做”。但正是这种坚持，造就了它的长期价值。书中的每一个章节似乎都经过了反复的打磨和推敲，论述逻辑层层递进，几乎找不到可以跳跃阅读的地方。特别是对于准备攻读计量经济学高级学位的学生来说，这本书简直是必备的“通关秘籍”。它不仅教会你如何使用工具，更教会你如何检验工具的可靠性，这在瞬息万变的量化研究领域是至关重要的生存技能。

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坦白说，这本书的排版和图表设计给我留下了非常深刻的印象。在技术性如此强的读物中，清晰的视觉呈现至关重要，而这本书在这方面做得无可挑剔。公式的对齐、符号的规范使用，都体现了出版方对学术严谨性的尊重。图表部分尤其出色，它们不仅仅是文字内容的简单重复，更是对复杂数据关系的一种高度概括和直观展示。我注意到，作者在介绍一个新概念时，往往会先配上一个简洁的示意图来建立直觉理解，然后再深入到数学公式的推导，这种教学顺序极大地降低了理解的门槛。这种对细节的关注，让整个阅读体验变得流畅而愉悦，避免了在阅读晦涩文本时容易产生的疲劳感。它证明了，即便是最严肃的学术著作，也可以通过优秀的设计来提升读者的学习效率和阅读兴趣。

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这本书真是让人眼前一亮！初次翻开时，我被它严谨的学术风格和清晰的逻辑结构所吸引。作者似乎对计量经济学时间序列分析的各个方面都有着深入的洞察，从基础的平稳性检验到复杂的非线性模型构建，内容组织得井井有条，就像一张精心绘制的地图，引导读者逐步深入。特别是对于那些刚刚接触时间序列分析的初学者来说，这本书无疑提供了一个坚实的理论基石。它没有回避那些看似枯燥的数学推导，而是用一种循序渐进的方式，将复杂的概念拆解得非常透彻，使得即便是初次接触这些理论的读者也能迎刃而解。书中大量的实例分析，更是为理论知识增添了生动的注脚，让我能切实体会到这些模型在实际经济数据分析中的应用价值。阅读过程中，我常常会停下来，思考作者的每一个论断，那种思维被不断挑战和拓展的感觉，是阅读一本优秀学术著作时最令人愉悦的体验。这本书的价值，绝不仅仅在于传授知识，更在于培养读者独立思考和批判性分析问题的能力。

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这本书的深度和广度都达到了一个令人惊叹的水平。我尤其欣赏作者在处理前沿计量方法时的那种审慎态度。面对如今层出不穷的新模型和新技术，许多教材往往会贪多求全，导致内容流于表面。然而，这本书却能做到在兼顾全面性的同时，对每一个关键技术点都进行了深入的剖析，确保读者真正理解其背后的经济学含义和统计学原理。其中关于高频数据处理和金融时间序列特性的讨论，简直是教科书级别的典范。作者在选择案例时，似乎也下了不少功夫，那些选取的经济现象往往具有现实意义，并且能够很好地展示特定计量工具的优势与局限。读完某一章节后，我常常会有一种豁然开朗的感觉，原本在其他资料中感到困惑的细节，在这里得到了圆满的解释。对于有一定基础的研究人员而言，这本书更像是一部随时可以查阅的“工具箱”，里面装满了解决实际问题的利器，每一次重温都能带来新的体会。

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