The Econometric Analysis of Time Series (2 edition) pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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☆☆☆☆☆

出版者:The MIT Press

作者:Andrew C. Harvey

出品人:

頁數:401

译者:

出版時間:1990-3-14

價格:USD 74.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780262081894

叢書系列:

圖書標籤:

• Econometrics
• Time
• Series
• Econometrics
• Time Series Analysis
• Econometric Modeling
• Statistical Modeling
• Quantitative Finance
• Financial Econometrics
• Regression Analysis
• Forecasting
• Data Analysis
• Applied Econometrics

經濟計量時間序列分析（第二版）：深入理解與實踐 《經濟計量時間序列分析（第二版）》並非一本僅僅羅列公式和理論的教科書，它更是一次對時間序列數據背後經濟運行規律的深度探索之旅。本書旨在為讀者提供一套係統、嚴謹且富有實踐指導意義的工具箱，以應對現代經濟分析中日益復雜和海量的時間序列數據。無論是宏觀經濟預測、金融市場建模，還是微觀經濟行為的量化研究，本書都將成為您不可或缺的得力助手。 本書的核心目標在於，幫助讀者建立起對時間序列數據處理、建模、分析和解讀的全麵認知。 我們深知，掌握經濟計量方法不僅僅是學習如何運用統計軟件，更關鍵在於理解模型背後的經濟學邏輯，以及如何將這些模型有效地應用於解決實際經濟問題。因此，本書在理論講解上力求清晰透徹，在方法論上力求與時俱進，並始終強調理論與實踐的緊密結閤。 本書的內容涵蓋瞭時間序列分析的經典基石，並在此基礎上，融入瞭近年來發展迅速的現代技術和前沿方法。 一、時間序列數據的基礎認知與預處理 在正式進入復雜模型之前，本書首先為讀者打下堅實的基礎。我們將從時間序列數據的基本特徵齣發，例如趨勢（trend）、季節性（seasonality）、周期性（cyclicality）和隨機波動（random fluctuations），深入剖析它們的來源和經濟學含義。理解這些基本特徵是後續建模的關鍵。 接下來，本書將詳細闡述時間序列數據的預處理技術。這包括： 平穩性檢驗： 介紹傳統的單位根檢驗（如ADF檢驗、PP檢驗）以及更現代的協整檢驗，解釋其在判斷序列性質上的重要性，並指導讀者如何根據檢驗結果選擇閤適的模型。 數據變換： 講解差分（differencing）、對數變換（logarithmic transformation）、移動平均（moving averages）等常用的數據變換方法，說明它們如何用於消除趨勢、季節性以及穩定方差，從而滿足模型的需求。 缺失值處理： 探討多種處理缺失值的方法，從簡單的插補到基於模型的預測填補，並分析不同方法的優劣勢及其適用場景。 異常值檢測與處理： 介紹識彆和處理異常值（outliers）的策略，避免其對模型估計和預測産生不良影響。 二、經典的綫性時間序列模型 經典綫性模型是理解更復雜模型的基礎。本書將係統介紹： 自迴歸（AR）模型： 深入講解AR(p)模型的原理、參數估計方法（如最大似然估計、矩估計），以及模型擬閤優度檢驗。我們將探討AR模型如何捕捉序列的滯後依賴性。 移動平均（MA）模型： 闡述MA(q)模型的結構，參數估計的挑戰與解決方案，以及MA模型在描述隨機衝擊纍積效應上的作用。 自迴歸移動平均（ARMA）模型： 整閤AR和MA模型，介紹ARMA(p,q)模型的建立，討論其相較於AR或MA模型的優勢，以及模型階數（p,q）的確定方法，如信息準則（AIC, BIC）。 自迴歸積分滑動平均（ARIMA）模型： 將差分操作融入ARMA模型，形成ARIMA(p,d,q)模型，使其能夠處理非平穩時間序列。本書將詳細講解d（差分階數）的確定，以及ARIMA模型在實際預測中的應用。 季節性ARIMA（SARIMA）模型： 擴展ARIMA模型以處理具有季節性模式的時間序列，介紹SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)_s模型的結構和建模流程，並提供實際案例。 三、現代時間序列分析的核心方法 在掌握瞭經典模型後，本書將重點介紹一係列在現代經濟計量學中至關重要的分析工具： 單位根過程與協整理論： 深入探討單位根過程（unit root processes）的性質及其對模型估計和預測的影響。在此基礎上，本書將詳細闡述協整（cointegration）的概念，介紹Engle-Granger兩步法、Johansen檢驗等協整檢驗方法，並重點講解嚮量誤差修正模型（VECM）在刻畫協整關係中的應用，這對於理解長期經濟均衡至關重要。 條件異方差模型（ARCH/GARCH族）： 強調金融時間序列中常見的波動率聚集現象，詳細介紹自迴歸條件異方差（ARCH）模型和廣義自迴歸條件異方差（GARCH）模型的構建、參數估計與檢驗。本書還將介紹GARCH模型的各種擴展，如EGARCH, GJR-GARCH等，以捕捉更復雜的波動率動態。 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 引入狀態空間錶示方法，將時間序列模型錶示為狀態方程和觀測方程。重點講解卡爾曼濾波（Kalman filter）及其在估計不可觀測狀態變量、處理缺失數據以及實時預測中的強大功能。本書將展示狀態空間模型在宏觀經濟模型、金融模型等領域的廣泛應用。 麵闆時間序列模型： 針對同時包含橫截麵和時間維度的數據，介紹麵闆時間序列模型。講解固定效應、隨機效應麵闆模型，以及在麵闆數據中處理時間序列特性的方法，例如處理截麵依賴性。 非參數與半參數時間序列模型： 拓展模型的靈活性，介紹核密度估計、局部多項式迴歸等非參數方法在刻畫時間序列特徵上的應用。同時，探討半參數模型如何結閤參數模型和非參數模型的優勢。 時間序列模型選擇與診斷： 強調模型選擇的科學性。介紹信息準則（AIC, BIC）的原理和應用，討論殘差診斷（殘差自相關、異方差、正態性檢驗）的重要性，並指導讀者如何進行模型改進。 四、時間序列模型的預測與應用 模型最終是為瞭服務於預測和政策分析。本書將 devote significant attention to these aspects: 點預測與區間預測： 詳細講解如何從建立的模型中生成點預測，並提供構建置信區間（confidence intervals）和預測區間（prediction intervals）的方法，以量化預測的不確定性。 多步預測： 討論不同模型在進行多步預測時的優勢和局限，以及如何評估多步預測的準確性。 因果關係檢驗： 介紹Granger因果關係檢驗（Granger causality test）等方法，幫助讀者在時間序列數據中探索變量之間的預測性關係。 結構性斷點檢測： 探討如何識彆和建模時間序列中的結構性斷點（structural breaks），這對於理解經濟政策變化、技術進步等對經濟變量的長期影響至關重要。 模型評估指標： 介紹多種用於評估模型預測性能的指標，如均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、Theil's U統計量等，並分析其適用場景。 軟件實現指導： 本書將結閤實際操作，引導讀者使用主流的經濟計量軟件（如R, Stata, EViews, Python等）來實現書中介紹的各種模型和分析方法。通過具體的代碼示例和輸齣解讀，幫助讀者將理論知識轉化為實踐技能。 五、前沿研究方嚮與未來展望 為瞭使本書內容更具前瞻性，第二版還將觸及一些新興的研究領域： 高頻數據分析： 簡要介紹處理和分析高頻（如日內）金融時間序列的挑戰和方法。 大數據與時間序列： 探討大數據背景下時間序列分析的新機遇與新挑戰，例如利用非常規數據進行預測。 機器學習在時間序列分析中的應用： 介紹一些常用的機器學習算法（如Lasso, Ridge, 隨機森林, 神經網絡）在時間序列建模和預測中的應用，並與傳統方法進行比較。 貝葉斯時間序列模型： 簡要介紹貝葉斯方法在時間序列分析中的應用，以及其在處理模型不確定性和提供概率性預測上的優勢。 《經濟計量時間序列分析（第二版）》的目標是培養讀者成為能夠獨立運用時間序列分析工具解決實際經濟問題的專業人纔。本書的編寫風格力求嚴謹而不失生動，理論講解深入淺齣，並通過大量的實例和練習，幫助讀者鞏固所學知識。無論您是經濟學、金融學、統計學或相關領域的學生、研究人員，還是希望提升量化分析能力的從業者，本書都將是您在時間序列分析領域不可或缺的寶貴資源。我們相信，通過對本書內容的係統學習和實踐，您將能夠更深刻地理解經濟現象的動態演變，並做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

曾今的回忆，最近翻了一下感觉好亲切。这本书总的来说已经过时了，时间序列发展这么快，后面也没跟新。当基础教程看看其实也可以，只是后面出了那么多教材，没有必要再看，还是看好的替代品吧，比如Hamilton的。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

曾今的回忆，最近翻了一下感觉好亲切。这本书总的来说已经过时了，时间序列发展这么快，后面也没跟新。当基础教程看看其实也可以，只是后面出了那么多教材，没有必要再看，还是看好的替代品吧，比如Hamilton的。

评分☆☆☆☆☆

總而言之，這本書給我的整體感覺是“厚重且富有啓發性”。它不像某些快餐式的計量指南，旨在讓你快速上手跑齣一個迴歸模型就萬事大吉。相反，它要求讀者投入時間去理解每一個假設背後的邏輯，去體會每一個檢驗背後的統計學原理。這是一種對學術探究的尊重。我喜歡它在探討模型的局限性時所錶現齣的那種坦誠，比如在某些模型對異方差和序列自相關的敏感性上，作者的分析非常到位，沒有迴避潛在的陷阱。這種對局限性的清晰揭示，反而讓讀者在使用這些工具時更加審慎和負責。這本書更像一位經驗豐富的導師，它既給予你強大的武器，也教會你如何正確且負責任地使用這些武器。對於任何希望深入時間序列分析領域的學習者來說，這本書無疑是構建自己知識體係的堅實地基，值得反復研讀和細細品味，每一次重讀都會有新的領悟。

评分☆☆☆☆☆

從應用的角度來看，這本書的價值遠超其純理論的框架。我注意到作者在每個主要模型的介紹之後，都會緊接著提供一個相當詳盡的實際案例分析。這些案例並非那種虛構的、為瞭湊字數而設計的簡單例子，而是似乎取材於真實世界中的經濟現象，涉及宏觀經濟指標、金融市場波動乃至政策效果評估等多個領域。更重要的是，作者在案例分析中，並沒有僅僅停留在報告模型的估計結果，而是深入探討瞭如何根據經濟理論來選擇閤適的滯後階數，如何解讀係數的經濟學含義，以及如何進行穩健性檢驗。這對我來說極其寶貴，因為它成功地搭建瞭理論計量與實證檢驗之間的橋梁。過去我常常睏惑於教科書中的模型在真實世界中該如何落地，而這本書通過其詳實的案例展示，清晰地指明瞭方嚮，讓我明白瞭理論工具的真正威力在於解決實際問題的能力，而不是單純的數學優美性。

评分☆☆☆☆☆

我必須得說，這本書的行文邏輯簡直是教科書級彆的典範。作者在構建知識體係時，似乎遵循著“由淺入深，螺鏇上升”的原則。當你讀完關於基本時間序列模型的章節後，你會發現後續在討論更復雜的模型，比如嚮量自迴歸（VAR）模型或者狀態空間模型時，那些看似全新的概念，其實都巧妙地建立在前麵章節所鋪墊的基礎之上。我過去在閱讀其他教材時，常常會在不同章節間感到知識點的跳躍性太大，需要自己耗費大量精力去建立聯係，但在這本書裏，這種“粘閤劑”似乎已經內嵌在瞭敘事結構中。例如，作者在引入協整（Cointegration）概念時，並非突兀地拋齣一個復雜的迴歸方程，而是先通過對非平穩序列的長期趨勢進行深入探討，自然而然地引齣瞭對長期均衡關係的探尋需求，最後纔水到渠成地導齣瞭ENGLER-GRANGER和JOHANSEN檢驗的理論基礎。這種行雲流水的敘述方式，極大地提升瞭閱讀的流暢度和對理論深層聯係的把握能力，讓學習過程變得像在解一個層層剝開的精緻謎團，而非枯燥地背誦公式。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實引人注目，那種深沉的藍色調配上簡潔的白色字體，立刻給人一種嚴謹、學術的氣息。我拿起它的時候，首先感受到的是紙張的質感，厚實而有分量，這讓人對接下來的閱讀充滿瞭期待。作為一名正在摸索時間序列分析領域的研究生，我需要一本既能打好堅實基礎，又能深入探討前沿模型的工具書。這本書給我的第一印象就是“全麵”。它不像市麵上某些教材那樣，隻停留在蜻蜓點水式的介紹，而是非常紮實地從最基礎的平穩性、自相關函數講起，層層遞進。尤其是它在介紹ARIMA模型時，作者似乎花費瞭大量的篇幅來剖析其背後的隨機過程理論，而不是簡單地羅列公式。我尤其欣賞作者在講解模型識彆（Identification）和診斷檢驗（Diagnostic Checking）時所展現齣的那種細緻入微的筆觸，仿佛作者就在我身邊，手把手地教我如何解讀那些復雜的統計圖錶和檢驗統計量。這種細緻度對於初學者來說是無價之寶，它極大地降低瞭入門的門檻，讓我能夠自信地邁齣計量分析的第一步。那種翻開書本就能感受到的專業氛圍，確實讓人對後續內容的學習充滿瞭信心和渴望。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和插圖處理，是我個人非常欣賞的一點。在處理復雜的計量經濟學理論時，僅僅依靠文字描述往往是蒼白無力的，而高質量的圖錶和清晰的數學推導至關重要。這本書在這方麵做得相當齣色。它的公式編號係統嚴謹到令人發指，每一個符號、每一個下標的使用都似乎經過瞭深思熟慮，確保瞭推導過程中的清晰無歧義。更讓我眼前一亮的是，作者在很多關鍵的統計性質證明和極限理論的應用部分，並沒有采取一筆帶過的態度，而是給齣瞭詳細的證明步驟，這對於我這種想深究“為什麼”而非“怎麼用”的讀者來說，簡直是福音。比如，在解釋最大似然估計（MLE）的漸近性質時，作者非常細緻地展現瞭對數似然函數的構建、一階和二階導數的計算，以及Hessian矩陣的定義。雖然這些推導過程對於非專業人士可能略顯燒腦，但正是這種毫不含糊的嚴謹態度，纔使得這本書真正具備瞭成為案頭參考書的資格，讓人在麵對實際數據建模時，心中有底，不懼怕任何理論上的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

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