Applied Econometric Time Series, 2nd Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Modern Techniques for Modern Time-Series Analysis! A ssuming only a basic understanding of multiple regression analysis, the accessible introduction to time-series analysis shows how to develop models capable of forecasting, interpreting, and testing hypotheses concerning economic data using modern techniques. This new edition reflects recent advances in time-series econometrics, such as out-of-sample forecasting techniques, nonlinear time-series models, Monte Carlo analysis, and bootstrapping. Numerous examples from fields ranging from agricultural economics to transnational terrorism illustrate the techniques. Features: Detailed example using real-world data illustrate key concepts. Present a straightforward, step-by-step approach to time-series estimation. A large number of questions and empirical exercises enable you to practice the techniques covered in the text. Data sets are available on the text's Web site. Emphasizes difference equations as the foundation of all time-series models.
作者简介
Walter Enders, is the Lee Bidgood Chair of Economics at the University of Alabama. He received his doctorate in economics from Columbia University in New York. His research focuses on time-series econometrics with a special emphasis on the dynamic aspects of terrorism. He has published over fifty articles including those in the American Economic Review, the American Political Science Review, and the Journal of Business and Economics Statistics.
目录信息
读后感
导师给我推荐的这本书，说very accessible... 我看了之后表示，还是需要econometric basic knowledge，包括matrix 才能做到accessible 不可否认，里面介绍的各种time series model对初学者来说还是很易理解的，而且每个后面都有example解析，强推
评分这本书做实证时拿来参考是可以滴，刚入门时看收益会比较大，不过书上还是有一些些原则上的错误，毕竟作者不是学理论的。做实证研究，还是先弄清理论吧。如果理论学得好的话，还是直接读paper吧，其实书上的那些例子其实挺傻的。
评分不怎么涉及具体的证明，基本上都是在使用例子进行阐述，学完这个可以对计量经济学的思维方法有很好的把握。
评分这本书做实证时拿来参考是可以滴，刚入门时看收益会比较大，不过书上还是有一些些原则上的错误，毕竟作者不是学理论的。做实证研究，还是先弄清理论吧。如果理论学得好的话，还是直接读paper吧，其实书上的那些例子其实挺傻的。
评分上次本来在卓越网写了一篇书评，因为对本书的翻译者破口大骂，而没有通过审核。这次学乖了，还是注意一下语言文明吧。 这本书的确是应用时间序列分析的经典之作，尤其适合经济学的时序分析。但是，一个非常可悲的事实——同许多经典外国经济学教材一样，被国人不负责任的翻译...
用户评价
《应用计量经济学时间序列（第二版）》给我最大的感受是它的实践导向性。作者非常注重将理论模型与实际应用相结合，通过大量的案例研究，生动地展示了时间序列分析在宏观经济预测、金融风险管理、政策评估等领域的广泛应用。我印象深刻的是书中关于格兰杰因果检验和协整检验的应用案例，作者通过具体的经济数据，详细展示了如何运用这些工具来分析变量之间的因果关系和长期均衡关系，以及如何解释检验结果的经济含义。这对于理解经济学理论中的一些重要概念，如货币政策传导、财政政策效应等，非常有帮助。书中还对时间序列数据的可视化和探索性分析进行了详细介绍，包括各种图表的绘制和解读，如折线图、散点图、自相关图、偏自相关图等，这些都是进行初步数据分析、识别数据特征、提出初步假设的重要步骤。作者在讲解过程中，非常注重引导读者思考，不仅仅是告诉读者“怎么做”，更重要的是告诉读者“为什么要这么做”，以及“这样做可能带来的结果是什么”。
评分这本书的价值在于它能够系统地构建起读者对时间序列分析的认知体系。它不仅仅是罗列各种模型，而是注重模型之间的联系和演变。例如，在介绍VAR模型之前，作者会先回顾单变量AR模型，然后自然地过渡到多变量的情形，并且解释VAR模型如何能够捕捉变量之间的动态相互作用。我尤其赞赏书中对模型设定误差的深入探讨。作者详细分析了在实际应用中，模型设定可能出现的各种问题，例如遗漏重要变量、函数形式设定不当、异方差、序列相关等，并提供了相应的检验方法和修正策略。这使得我在实际研究中能够更加谨慎地设定模型，并且在发现模型存在问题时，知道如何去诊断和解决。书中对预测误差分解的介绍也很有意义，它能够帮助我们理解不同因素对预测误差的贡献，从而改进预测模型。而且，作者还对非线性时间序列模型进行了较为深入的介绍，包括门限模型（Threshold Models）、马尔可夫切换模型（Markov Switching Models）等，这些模型在刻画经济周期、政策转变等非线性现象时非常有效。
评分这本《应用计量经济学时间序列（第二版）》真是我近期最满意的一本专业书籍了。初次翻开它，就被其严谨又不失条理的编排所吸引。作者在处理时间序列数据时，不仅仅是简单地罗列各种模型和方法，而是非常有条理地引导读者从最基础的概念入手，逐步深入到复杂的理论和实际应用。我尤其欣赏其中关于时间序列平稳性检验的部分，作者花了相当大的篇幅来解释单位根检验的原理，并且详细对比了ADF、PP等不同检验方法的优劣势以及适用场景，这对于刚接触时间序列分析的初学者来说，简直是福音。要知道，在实际研究中，一个错误的平稳性判断可能导致后续所有模型的选择和推断都出现偏差。此外，书中对ARIMA模型的讲解也远超我预期的深度，不仅解释了模型的假设条件、参数估计，还详细阐述了模型识别（AIC、BIC准则）、诊断检验（残差序列的白噪声检验）以及模型预测的原理和步骤，甚至连模型选择时的常见陷阱和规避方法都一一列举，读来令人豁然开朗。这本书的理论讲解与应用实践结合得非常紧密，很多章节都配有实际案例，通过SAS、R等软件的实际操作演示，让我能够立刻将学到的知识应用到自己的研究中去，这种“学以致用”的感觉非常棒。书中对于模型误设的讨论也相当深入，它并没有回避现实研究中可能遇到的各种问题，而是积极引导读者思考如何识别和解决这些问题，这使得这本书的内容不仅仅是知识的传递，更是思维方式的培养。读完这本书，我对时间序列分析的理解已经从“知其然”提升到了“知其所以然”的境界，也更有信心去处理更复杂的时间序列问题了，可以说是为我的计量研究打下了坚实的基础。
评分拿到这本《应用计量经济学时间序列（第二版）》，我首先被它扎实的理论基础和丰富的案例研究所打动。作者在构建时间序列模型时，非常注重理论的逻辑性和数学的严谨性，但同时又不会让读者迷失在抽象的公式海洋中。书中对传染（Contagion）和溢出（Spillover）效应的计量建模方法进行了深入的探讨，例如利用VAR或VECM模型来分析金融市场或宏观经济变量之间的联动性，以及如何通过格兰杰因果关系检验来识别这种传导机制。这部分内容对于理解金融危机、政策传导等重要经济现象具有深刻的洞察力。我特别喜欢书中关于单位根和协整检验的章节，作者并没有停留在标准的检验方法介绍，而是深入分析了不同检验方法在不同样本大小、不同序列特性下的表现，以及如何解释检验结果中的统计显著性与经济含义之间的关系。例如，对于看似平稳但存在结构性断点的序列，作者提供了相应的处理方法，这在应对现实经济数据时显得尤为实用。书中还详细讲解了模型预测的各种技术，包括点预测、区间预测以及条件预测，并讨论了预测精度评估的各种指标，如RMSE、MAE等，这对于实际的应用非常有指导意义。而且，作者在书中对一些模型在现实中的局限性也做了坦诚的讨论，例如模型对数据频率的敏感性、参数随时间变化的可能等，这使得读者能够对模型的应用有一个更全面、更客观的认识，避免过度依赖某个模型。
评分这本书的结构非常清晰，从基础概念到高级模型，一步步引导读者深入。我尤其喜欢作者对时间序列数据建模过程中可能遇到的各种挑战的细致分析。例如，在讲解ARCH/GARCH模型时，作者不仅仅是介绍了模型的数学形式，还详细讨论了现实经济数据中常见的波动性集聚现象，以及为什么经典的OLS方法在这种情况下会失效，并引入了最大似然估计等更合适的参数估计方法。这让我能够更深刻地理解模型提出的动机和必要性。书中对时间序列预测的讨论也相当全面，它不仅介绍了传统的ARIMA模型预测，还探讨了状态空间模型、VAR模型等在预测方面的应用，并比较了它们的优劣势。对于需要进行经济预测的研究者来说，这部分内容无疑提供了宝贵的参考。我特别欣赏书中对模型检验和诊断的强调，作者认为一个模型的好坏，不仅在于其拟合优度，更在于其残差序列是否满足模型假设。通过大量的图示和案例，作者详细演示了如何通过残差分析来判断模型是否被“过度拟合”或者“欠拟合”，以及如何处理模型设定误差。这本书的实践性也非常强，书中大量的案例研究都配有详细的程序代码，让我能够轻松地复制和学习。
评分《应用计量经济学时间序列（第二版）》是一本非常全面的时间序列分析著作。它非常注重理论与实践的结合，在讲解每个模型和方法时，都会辅以实际的经济数据案例，让读者能够更直观地理解这些工具的运用。我印象最深刻的是书中关于季节性时间序列处理的部分。作者详细介绍了ARIMA季节性模型（SARIMA），并解释了如何识别季节性模式、如何估计模型参数以及如何进行预测。这对于分析零售销售、旅游业数据等具有明显季节性特征的经济变量非常有帮助。书中还对模型选择的策略进行了深入的讨论，不仅仅是介绍AIC、BIC等信息准则，还强调了经济学理论的指导作用，以及在实际操作中需要注意的一些问题。例如，作者提醒读者，在选择模型时，不能仅仅追求统计意义上的最优，还需要考虑模型的经济解释性和实用性。此外，书中对结构性断点模型的介绍也很有价值，它能帮助我们识别经济政策变动、金融危机等重大事件对时间序列数据产生的影响，并对模型进行修正，从而提高预测的准确性。这本书的讲解风格严谨而清晰，数学推导过程清晰易懂，非常适合有一定经济学和统计学基础的读者。
评分我得说，《应用计量经济学时间序列（第二版）》是我近年来读过的最富有启发性的专业书籍之一。它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引领我走入时间序列分析的殿堂。作者在书中对数据预处理的重视程度，让我耳目一新。在正式引入模型之前，书中花了相当的篇幅来讨论如何对时间序列数据进行可视化、识别异常值、处理缺失值以及进行数据变换（如对数变换、差分等），这些看似基础的步骤，实则对后续的模型构建和分析结果的可靠性有着至关重要的影响。我尤其欣赏其中关于非线性时间序列模型的介绍，例如GARCH族模型。作者详细讲解了ARCH和GARCH模型的由来、参数的解释以及它们在捕捉金融时间序列波动性集聚现象方面的强大能力，并进一步介绍了EGARCH、GJR-GARCH等拓展模型，让我们能够更精细地刻画不同类型的波动性特征。书中对模型选择和诊断的讲解也非常详尽，不仅介绍了常用的信息准则，还强调了残差诊断的重要性，以及如何通过绘制残差图、自相关图、偏自相关图等来判断模型是否拟合充分，这些细节对于保证研究的严谨性至关重要。此外，作者还探讨了如何处理存在结构性断点的时间序列数据，以及常用的检验方法和模型修正策略，这在应对真实经济数据时是不可或缺的技能。这本书的语言风格虽然严谨，但并不枯燥，作者善于用简洁明了的语言阐述复杂的概念，并辅以恰当的数学公式和图表，使得学习过程更加顺畅。
评分这本《应用计量经济学时间序列（第二版）》简直是为那些希望深入理解时间序列分析的读者量身定制的。它不仅涵盖了经典的时间序列模型，还介绍了许多前沿的研究方法，并且将理论与实践完美地结合起来。我尤其赞赏书中对于非平稳时间序列处理的系统性讲解。从单位根检验的各种变体，到协整关系的建立和检验，再到误差修正模型的构建，作者都进行了非常详尽的阐述，并且清晰地解释了每一步骤背后的逻辑和经济含义。对于经常与经济数据打交道的我来说，这些内容是处理长期经济关系、分析政策冲击传导机制不可或缺的工具。书中对模型泛化能力和模型选择的讨论也相当深入，它引导读者思考如何避免过拟合，如何选择最能捕捉数据本质的模型，而不仅仅是追求统计上的最优。通过对不同模型在不同数据集上的表现进行比较分析，让我能够更深刻地理解不同模型的适用范围和优缺点。另外，书中对于时间序列数据的平滑处理，如移动平均、指数平滑等方法，也进行了详细介绍，并解释了它们在去除短期波动、揭示长期趋势中的作用，这对于初步探索数据非常有帮助。而且，书中对面板数据时间序列模型的介绍，也让我看到了处理跨截面和时间维度数据的可能性，这在很多宏观经济和金融研究中是常见的研究场景。
评分这本书的内容非常丰富，不仅涵盖了经典的时间序列模型，还介绍了许多与时俱进的先进技术。我尤其对书中关于面板数据时间序列模型的讲解印象深刻。作者详细介绍了如何处理具有时间序列特性的面板数据，如何估计模型参数，以及如何进行推断。这对于分析跨国公司行为、面板固定效应模型等研究非常重要。书中对模型的诊断检验也做了非常详尽的阐述，作者强调了残差分析的重要性，并提供了各种图示化的诊断方法，帮助读者直观地判断模型是否拟合充分。例如，作者会指导读者如何通过绘制残差序列的自相关图和偏自相关图来检验模型的序列相关性，如何通过异方差检验来判断模型是否存在异方差问题，以及如何通过统计检验来判断模型是否存在序列无关的误差项。这种对模型诊断的重视，使得这本书的内容不仅仅是理论的介绍，更是对严谨计量研究方法的实践指导。此外，作者还探讨了如何处理时间序列数据中的极端值和异常值，并提供了一些常用的处理方法，这在实际应用中非常实用。
评分这本书简直就是一本时间序列分析的百科全书，内容之丰富、讲解之透彻，让我大呼过瘾。作者对不同时间序列模型之间的内在联系和区别有着深刻的理解，并将其清晰地呈现给读者。例如，在介绍向量自回归（VAR）模型时，作者并没有孤立地讲解VAR，而是将其与单变量ARIMA模型进行了对比，强调了VAR模型在处理多变量动态关系时的优势，以及它如何能够捕捉变量之间的相互影响和滞后效应。更让我印象深刻的是，书中关于协整（Cointegration）的章节，作者花了大量篇幅来解释协整的经济学含义、检验方法（如Engle-Granger两步法和Johansen检验）以及如何构建误差修正模型（ECM）。这对于理解长期经济关系的稳定性和短期动态调整机制至关重要，是很多其他教材中可能略过的关键部分。通过作者的细致讲解，我才真正理解了协整关系的“伪回归”问题以及如何通过协整来避免它。书中还深入探讨了状态空间模型（State-Space Models）和卡尔曼滤波（Kalman Filter）的应用，这部分内容虽然理论性较强，但作者通过生动的例子和清晰的数学推导，使得原本晦涩的概念变得易于理解。这种将复杂模型“降维”处理的能力，是作者功力深厚的体现。而且，书中对模型在经济学领域的具体应用案例也相当广泛，涵盖了宏观经济预测、金融市场分析、面板数据时间序列等多个方面，让我能够看到这些理论工具在现实世界中是如何发挥作用的，极大地拓宽了我的视野。即使是对于已经有一定计量基础的我来说，这本书也提供了许多新的见解和更深入的思考角度。
评分这辈子都不要再学计量..
评分应用性强~
评分不错的入门书，但是Hamilton的大书似乎是不可避免的
评分不错的入门书，但是Hamilton的大书似乎是不可避免的
评分应用性强~
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