Time Series, Unit Roots and Cointegration pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Lightning Source Inc

作者:Dhrymes, Phoebus J.

出品人:

页数:524

译者:

出版时间:1997-12

价格:$ 109.55

装帧:HRD

isbn号码:9780122146954

丛书系列:

图书标签:

• 时间序列
• 单位根
• 协整
• 计量经济学
• 统计学
• 金融经济学
• 经济预测
• 因果关系
• 模型构建
• 数据分析

好的，这是一份基于您提供的书名《Time Series, Unit Roots and Cointegration》的反向构建的、内容详尽的图书简介，内容完全聚焦于该书未涵盖的主题，并力求自然流畅，避免任何技术性或格式化的痕迹。 --- 图书简介：超越序列的架构——当代金融计量、高维建模与机器学习方法论 导言：计量经济学的边界拓扑 本书旨在探索现代计量经济学和应用统计学的前沿领域，这些领域在传统时间序列分析——特别是围绕单变量和低维向量自回归模型、单位根检验以及协整关系的经典框架之外——正在迅速发展。我们聚焦于那些对处理大规模、非线性、非平稳或高维度数据的现有工具提出了严峻挑战的新兴方法论。我们的目标是为研究人员和高级实践者提供一个深入的路线图，使其能够驾驭复杂经济和金融系统中蕴含的丰富信息，同时规避仅依赖于欧几里德空间和线性假设的局限性。 第一部分：高维时间序列的挑战与维度约减（The Curse of Dimensionality in Dynamics） 当时间序列数据的维度（变量数量 $N$）开始与样本量 $T$ 相当，或者 $N$ 趋于无穷大（$N o infty$）时，传统的向量自回归（VAR）模型估计和推断变得不可行，甚至在理论上都是病态的。本部分将系统性地考察解决“维度诅咒”的现代策略。 1.1 稀疏动态建模与因子结构（Sparse Dynamics and Factor Models） 我们首先审视如何通过引入稀疏性约束来简化高维系统。这包括利用Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）及其时间序列变体（如Dynamic LASSO）来识别真正影响系统的关键滞后项，从而实现参数估计的正则化和变量选择。 随后，我们将深入探讨大型尺度时间序列（Large Scale Time Series, LSTS）的分析，重点在于动态因子模型（Dynamic Factor Models, DFM）。本书将详细阐述如何利用主成分分析（PCA）或最大似然法（EM算法）来提取驱动大量序列共同波动的少数不可观测的潜在因子。我们将探讨如何检验因子负荷的平稳性、评估因子对个体序列的解释力（信噪比），并区分由共同冲击驱动的变动与由个体特有冲击引起的变动。 1.2 随机矩阵理论在时间序列中的应用（Random Matrix Theory in Econometrics） 在 $N$ 远大于 $T$ 的极端高维情形下，样本协方差矩阵变得不可靠。本节将引入随机矩阵理论（RMT）的视角。我们将分析高维时间序列的谱结构，特别是当序列由少量信号和大量噪声构成时，主特征值和特征向量的极限行为。这为高维预测的有效性提供了一个理论基础。 第二部分：非线性和状态空间方法的深化（Beyond Linearity and State Space Frontiers） 经典时间序列方法的核心在于线性假设，即序列的未来仅由其过去值的线性函数决定。本部分将彻底转向非线性框架。 2.1 非线性自回归模型（Nonlinear Autoregressive Models） 我们详细考察那些捕捉经济周期性、阈值效应或转换机制的非线性模型。 阈值自回归模型（TAR/SETAR）：分析经济变量（如利率、通胀率）在不同状态下的切换行为，并讨论如何进行准确的切换点估计和模型识别。 平滑转移自回归模型（STAR）：研究变量如何通过一个平滑的函数（如逻辑函数）从一个状态连续过渡到另一个状态，这比硬性切换更符合经济现实。 指数自回归模型（SETAR/ESTAR）：侧重于如何利用这些模型来刻画金融市场中的波动聚集和非对称响应。 2.2 粒子滤波与非线性状态空间（Particle Filtering and Non-linear State Space） 在状态空间模型框架下，当观测方程或转移方程是非线性或非高斯（如t-分布噪声）时，卡尔曼滤波失效。本书将深入讲解粒子滤波（Particle Filtering）技术，特别是序列蒙特卡洛（Sequential Monte Carlo, SMC）方法。我们将展示如何利用粒子方法来递归估计非线性状态空间模型中的潜在状态变量，并应用于高频金融数据中的实时状态监测。 第三部分：机器学习与时间序列的融合（The Intersection of ML and Time Dynamics） 随着计算能力的提升，机器学习算法正在被积极用于时间序列预测和结构发现。本部分关注的是如何将这些强大的预测工具与计量经济学的严谨性相结合。 3.1 深度学习用于序列建模（Deep Learning for Sequential Data） 我们将探讨循环神经网络（RNN）的结构，并重点关注长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理长期依赖关系方面的优势。讨论将集中于如何构建恰当的输入特征集（基于传统计量经济学原理，如滞后项、波动率指标、外部变量）以提高深度学习模型的预测精度和经济可解释性。此外，还会涉及卷积神经网络（CNN）在分析高频金融数据中的特征提取作用。 3.2 树模型与集成预测（Tree-Based Models and Ensemble Forecasting） 梯度提升机（GBM）和随机森林（Random Forest）在处理混合数据类型（连续、分类）和捕捉复杂的交互作用方面表现出色。本书将阐述如何利用这些模型进行变量重要性排序，从而逆向推导出哪些经济指标对特定预测目标（如GDP增长、资产收益）的影响最大，这为模型的可解释性提供了新的视角。 3.3 模型选择、预测评估与后估计推断（Model Selection and Robust Evaluation） 本书强调，无论模型多么复杂，评估其有效性仍然是核心。我们将超越传统的均方误差（MSE）标准，考察更稳健的预测评估指标，例如分位数损失函数（用于分位数回归预测）以及针对资产定价模型的夏普比率（Sharpe Ratio）驱动的评估。同时，我们将探讨如何利用交叉验证（包括时间序列特定的滚动原点交叉验证）和稳健性检验来评估预测模型的性能，确保结果不会仅仅是过度拟合特定样本的产物。 结语：面向未来金融系统的模型构建 本书的最终目标是装备读者去应对下一代金融和宏观经济数据所带来的挑战——即数据量庞大、依赖关系复杂且不断演化。通过掌握高维约减、非线性状态空间方法以及现代机器学习工具，读者将能够构建出更具洞察力、预测能力更强的动态经济模型，从而在理解和驾驭现代经济系统方面迈出关键一步。

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