具体描述
美国联邦储备委员会和许多国家中央银行都在使用的评估和预测方法
大数据时代，人们尊重数据，分析数据，解释数据，才能把握和预测未来。分析和利用数据都需要模型建模，特别是非线性模型建模。因为大多数经济变量具有非线性关系，经济是非线性的。时间序列模型的主要功能就是预测，因此非线性时间序列计量经济学成为计量经济学拓展演化的必然结果。
本书是计量经济学文献中关于非线性时间序列计量经济学首部专著。
它从正确性和实用性两个方面判断模型，主要关注便于计量经济学家使用的相对简单的模型。具有如下特点：
i） 给出时间序列计量经济学中非线性的定义;
ii） 综述常用的非线性时间序列计量经济模型及其经济理论依据;
iii） 系统地提出了非线性时间序列计量经济模型建模的三步骤，即模型设定，参数估计，建模评估;
iv） 系统论述了Granger的长记忆模型;
v） 提供了大量实证研究示例。
本书的出版对研究财富与消费、汇率与价格、以及短期利率与长期利率之间的关系等问题都具有非常重要的意义。
作者简介
克莱夫?格兰杰
(Clive W.J.Granger，1934-2009)
2003年诺贝尔经济学奖获奖者，经济时间序列分析大师
世界上最伟大的计量经济学家之一，美国加州大学圣迭戈分校荣誉退休教授。
格兰杰的论文几乎涵盖了过去几十年间计量经济学领域的主要进展，没有格兰杰的分析方法，进行时间序列计量方面的实证分析几乎是不可能的。2009年5月27日在美国因病逝世，享年75岁。
诺贝尔奖评委会认为，格兰杰的工作改变了经济学家处理时间序列数据的方法，对研究财富与消费、汇率与价格、以及短期利率与长期利率之间的关系具有非常重要意义。
目前美国联邦储备委员会和许多国家的中央银行都使用这一方法来进行评估和预测。
蒂莫?特拉斯沃特（Timo Ter?svirta）
国际著名计量经济学家、瑞典斯德哥尔摩经济学院决策支持与经济统计学系教授，芬兰社会科学院院士、瑞典皇家科学院院士、在非线性时间序列方面的工作令人瞩目。同时，他还是诺贝尔奖评审委员会委员，受到经济学界的广泛尊重。
从事了40多年的计量经济学研究，精通六国语言，爱好广泛，学术研究之余，他喜欢旅行、运动、电影和书籍。
目录信息
丛书序一（厉以宁）
丛书序二（何帆）
推荐序（李维安）
前言
//第1章
基本概念
//引言
//11线性模型
//12单变量非线性模型
//13非线性和异方差
//14平稳性和可逆性
//15平稳、记忆和均衡
//第2章
广义模型和分析工具
//引言
//21广义非线性模型
//22频域分析
//23分析工具
//第3章
经济理论的非线性模型
//引言
//31非线性模型
//32分岔和突变
//33混沌
//第4章
特殊的非线性多变量模型
//引言
//41非线性自回归和回归模型
//42平滑转换回归模型
//43双线性模型
//44非线性移动平均模型
//45异方差和随机系数模型
//第5章
长记忆模型
//引言
//51积分序列
//52长记忆性与非线性
//53吸引子
//54吸引子的估计与检验
//55非线性误差修正模型
//56模型含义
//第6章
线性检验
//61拉格朗日乘数检验
//62拉格朗日乘数检验的应用
//63备择假设未定的线性检验
//64不变条件方差与条件异方差的检验
//65局部等价备择假设
//66线性检验的渐进相对效率比较
//67使用哪个检验
//第7章
非线性模型建模
//引言
//71序言
//72非参数模型和半参数模型
//73参数STR模型的设定
//74STR模型的估计
//75双线性模型的设定和估计
//76神经网络模型的估计
//77评价估计的非线性模型
//第8章
预测、汇总与非对称性
//引言
//81非线性模型的预测
//82汇总与非线性的效应
//83经济周期的非对称性和其他非线性问题
//第9章
应用
//引言
//91工业生产建模
//92美国GNP与先行指标的非线性联系
//93结论
//第10章
非线性建模策略
//参考文献
//出版说明
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的封面设计非常有格调，深邃的蓝色调搭配着抽象的几何图形，给人一种严谨而又充满探索欲的感觉。内页的排版也十分考究，字体清晰易读，图表制作精良，让人在阅读那些复杂的数学模型时，也能保持良好的视觉体验。尤其值得称赞的是，作者在引入每一个核心概念时，都做了非常详尽的背景铺垫，对于我们这些习惯了传统宏观经济学框架的研究者来说，极大地降低了理解新理论的门槛。我特别喜欢其中关于“突变理论”在解释经济周期转折点上的应用案例，那个关于市场信心崩溃的动态系统分析，简直是教科书级别的示范。全书的逻辑线索非常清晰，从基础的拓扑结构到高阶的微分几何，层层递进，尽管内容深度非常高，但阅读过程却出奇地流畅，仿佛作者这位向导一直紧紧牵着读者的手，穿行在复杂的数学迷宫之中。我感觉自己不只是在阅读一本学术专著，更像是在进行一场结构严谨的智力探险，收获的不仅仅是知识，还有对经济世界深层运行机制的全新洞察。
作为一名在业界打拼多年的资深分析师，我一直苦于主流的、基于均衡假设的模型无法有效解释近些年频发的“黑天鹅”事件。这本书为我提供了一个全新的分析框架。我尤其欣赏作者在批判现有线性模型局限性时所使用的那种冷静而有力的论证方式，既没有流于空洞的抱怨，也没有陷入纯粹的哲学思辨，而是直接从数学结构上指出了其内在的脆弱性。书中对于“自组织临界性”在产业演化中的应用案例分析得尤为透彻，它解释了为什么某些行业会在看似平静的发展中突然爆发革命性的技术迭代。这本书的行文风格非常“硬核”，充满了挑战性，它要求读者具备扎实的微积分基础，但同时，它所给予的回报也是巨大的——一种能够穿透表象、直抵经济系统深层驱动力的能力。我已经在尝试将书中的部分动态规划方法应用到我们对新兴市场波动的压力测试模型中去了。
这本书的深度和广度都超出了我的预期，它绝对不是那种浅尝辄止的入门读物，而是直指核心、刀刀见血的硬核之作。作者在处理非线性反馈回路时，展现了极高的数学功底，特别是对“混沌现象”的描述，简直令人拍案叫绝。书中关于“蝴蝶效应”在金融市场中的实际量化尝试，虽然在现实世界中验证的难度极高，但其理论推导的严密性足以让任何一位计量经济学背景的读者为之折服。我花了好大力气才啃下关于“奇异吸引子”的那几章，但一旦理解了其中的含义，再去看那些看似随机波动的市场数据，立刻有了豁然开朗的感觉——原来那些“噪音”背后，隐藏着如此精妙的确定性结构。这本书的价值在于，它强迫读者跳出线性回归的舒适区，去直面现实经济体中普遍存在的非连续性和突发性，对那些试图构建更具预测能力的复杂系统模型的学者来说，这简直是一份不可多得的“内参”。
这本书的学术品味极高，它不像某些教材那样堆砌定义，而是真正做到了“思想先行，数学殿后”。我最欣赏的是作者在全书结构中体现出的那种对历史和哲学的深厚关怀。在探讨复杂性理论时，作者不忘回顾早期经济学家（比如熊彼特）对经济创新的非均衡描述，这种对学术脉络的尊重，使得全书在严谨的数学推导之余，增添了一份人文的厚重感。阅读体验上，这本书的节奏把握得非常好，每一个章节的结尾都留有足够的思考空间，让人忍不住放下笔，抬头看看窗外，思考一下现实世界中哪个现象可以被刚刚学到的非线性工具所捕捉。这不仅仅是一本研究工具书，更像是一场关于经济学方法论的深刻对话，它挑战了我们对“可预测性”的传统定义，引导我们去接受并量化“不确定性”的内在结构。
我是一位侧重于政策分析的经济学博士生，原本对过于抽象的数学建模有些畏惧。然而，这本书的叙事方式却成功地将我牢牢吸引住了。它最成功的地方在于，成功地架设了一座从纯粹数学概念到具体经济学含义的坚实桥梁。例如，书中探讨“分岔点”时，并没有仅仅停留在数学定义上，而是立刻联系到货币政策突然转向可能引发的经济体质变，这种类比的力度和贴切性让人印象深刻。作者在行文过程中展现出一种罕见的谦逊，即使面对最高深的理论，也总能用最直白的语言进行阐释，辅以大量精心绘制的插图，这些插图不是简单的装饰，而是理解高维空间拓扑变化的关键钥匙。读完之后，我感觉自己看待宏观经济政策调控的角度都变得更加审慎和立体了，不再仅仅关注“量”的变化，而是开始警惕“质”的飞跃。
不是激动人心的一本书。大综述的感觉。另外，中文版有错别字。
超级多专有名词的翻译都比较陌生，需要查阅文献…并且记不住…尽管自己附注密密麻麻…似乎还不具备应用的能力，不知道知道这些模型有什么用，但是我觉得部分内容结合论文来看还是很有趣的。
费力读完
不是激动人心的一本书。大综述的感觉。另外，中文版有错别字。
超级多专有名词的翻译都比较陌生，需要查阅文献…并且记不住…尽管自己附注密密麻麻…似乎还不具备应用的能力，不知道知道这些模型有什么用，但是我觉得部分内容结合论文来看还是很有趣的。
