随机增长模型中的政策与风险研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:王雪标

出品人:

页数:157

译者:

出版时间:2008-5

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787811223347

丛书系列:

图书标签:

• 随机增长模型
• 政策评估
• 风险分析
• 计量经济学
• 教育统计
• 纵向数据
• 发展经济学
• 社会科学
• 统计建模
• 政策科学

《时间序列分析：原理、方法与应用》 内容简介 本书系统性地阐述了时间序列分析的核心理论、常用方法及其在不同领域的实际应用。旨在为读者提供一个全面而深入的理解框架，帮助他们掌握从数据预处理到复杂模型构建与评估的全过程。 第一部分：时间序列基础与预处理 本部分聚焦于时间序列数据的基本概念、特征识别与数据准备工作。首先，我们将定义时间序列的内涵，探讨其随机性、自相关性与平稳性等核心特性。平稳性是许多经典时间序列模型（如ARMA模型）的基石，因此，我们将详细介绍如何检验时间序列的平稳性，并介绍差分（Differencing）等经典平稳化技术。 数据预处理环节至关重要。我们详细讨论了时间序列数据中常见问题的处理方法，包括：缺失值插补技术（如均值插补、基于模型的插补方法），异常值检测与处理（如基于标准差的识别、季节性分解法下的残差分析），以及数据平滑技术（如移动平均、指数平滑法）在去除短期噪音和揭示潜在趋势中的作用。此外，我们深入探讨了时间序列的分解模型，将序列分解为趋势项（Trend）、季节性项（Seasonality）和随机波动项（Irregular Component），并对每种成分的估计与分离技术进行了详尽的讲解。 第二部分：经典统计模型与理论 本部分构建了时间序列分析的理论基础，重点讲解了自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）以及季节性自回归移动平均（SARIMA）模型的建立、识别与检验。 自回归模型（AR）：介绍了 $AR(p)$ 模型的数学表达，重点阐述了偏自相关函数（PACF）在确定模型阶数 $p$ 上的关键作用。 移动平均模型（MA）：解释了 $MA(q)$ 模型如何通过对过去误差项的线性组合来拟合当前观测值，并强调了自相关函数（ACF）在识别 $q$ 阶数时的决定性意义。 ARMA模型：作为AR和MA模型的结合，本书详细介绍了如何通过考察ACF和PACF图形，结合信息准则（如AIC和BIC）来确定最优的 $ARMA(p, q)$ 结构。我们提供了一套完整的模型识别流程，包括模型估计（最小二乘法、极大似然估计）和参数显著性检验。 差分整合模型（ARIMA）：对于非平稳序列，本书将差分操作引入ARMA框架，形成了著名的 $ARIMA(p, d, q)$ 模型。我们详细讨论了差分阶数 $d$ 的确定标准，并区分了确定性趋势与随机趋势（随机游走）的识别方法。 季节性模型（SARIMA）：针对具有固定周期性波动的经济、金融或环境数据，我们引入了季节性分量，构建了 $SARIMA(p, d, q) imes (P, D, Q)_s$ 模型，并明确了内外层参数的含义及其对季节性特征的拟合能力。 第三部分：波动率建模与高频数据分析 在金融时间序列分析中，波动率（Variance of returns）的集聚性和非恒定性是核心特征。本部分专注于条件异方差模型的建立与应用。 ARCH/GARCH族模型：本书深入剖析了 Engle 提出的自回归条件异方差（ARCH）模型及其广泛应用的广义形式——GARCH模型。我们详细解释了 GARCH(1,1) 模型结构及其参数的经济学解释。随后，我们扩展到更复杂的模型，如 EGARCH（非对称效应）、GJR-GARCH（杠杆效应）和 IGARCH（长期记忆性），这些模型对于捕捉市场冲击的不对称反应至关重要。 波动率预测与评估：我们不仅介绍了如何利用这些模型进行条件波动率的预测，还探讨了波动率预测的准确性检验方法，如基于均方误差的评估以及基于经济效用的评估标准。 第四部分：高级主题与前沿模型 本部分涵盖了超越传统线性模型的更高级分析工具，特别关注处理复杂序列结构和非线性的方法。 向量自回归模型（VAR）：当多个时间序列之间存在相互影响时，VAR模型成为分析宏观经济变量之间动态关系的首选工具。我们讲解了如何构建VAR系统、如何检验格兰杰因果关系（Granger Causality），以及如何利用脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRFs）和方差分解（Forecast Error Variance Decomposition）来解释变量间的动态冲击传递机制。 协整与误差修正模型（ECM）：对于非平稳但具有长期均衡关系的变量组，本书介绍了协整的概念及其检验方法（如Engle-Granger两步法和Johansen检验）。基于协整关系，我们构建了误差修正模型（ECM），用以描述短期动态调整如何服务于长期均衡关系。 状态空间模型与卡尔曼滤波：本章介绍了状态空间表示法，这是一种灵活且强大的框架，用于处理包含不可观测状态变量的模型。卡尔曼滤波作为状态空间模型估计的核心算法，被详细介绍其递推计算过程，该方法在时间序列的平滑、预测和参数估计中具有广泛的应用价值。 第五部分：模型诊断与应用实践 成功的模型构建不仅依赖于正确的结构选择，更依赖于严格的模型诊断。本部分强调了残差分析的重要性。 模型诊断：我们详细说明了对模型残差的检验标准，包括残差序列的白噪声检验（如Ljung-Box检验）、正态性检验以及异方差性检验。只有通过了所有诊断检验的模型才被认为是有效拟合的。 应用案例：本书穿插了大量的实际案例分析，覆盖宏观经济预测、金融风险管理（如VaR估计）、能源需求预测等多个领域，展示如何将理论知识转化为解决实际问题的工具。 本书力求理论深度与实践操作性并重，对涉及的模型均提供了详细的数学推导和清晰的逻辑阐述，是时间序列分析领域研究生、研究人员及专业人士的理想参考书。

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这本厚重的著作，在浩如烟海的经济学文献中，犹如一座孤峰耸立，散发着一种沉静而深刻的学术气息。初翻其章回，便能感受到作者深厚的理论功底与严谨的治学态度。全书的叙事节奏把握得极佳，从宏观的理论框架搭建，到微观的数据实证分析，层层递进，逻辑链条清晰得仿佛一条被精心打磨过的玉带。我尤其欣赏作者在处理复杂数学模型时所展现出的那种游刃有余的驾轻就舟之态，那些原本令人望而生畏的方程组，在作者的笔下，似乎都化为了通向真理的阶梯，每一步都踏得稳健而有力。书中对历史案例的引用，也极具洞察力，它不仅仅是简单的佐证，更是对理论假设的残酷检验与修正，使得整部作品的现实关照性极强。即便是对该领域已有一定了解的研究者，也能从中挖掘出新的思维火花，感受到那种思想被引领、认知被拓宽的愉悦体验。

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这本书的装帧和排版，透露出一种对知识本身的尊重。纸张的质感，字体的选择，都体现出出版方对学术价值的珍视。进入正文，其内容的丰富性更是令人叹为观止。它不仅仅局限于理论的推导，更像是一部详尽的“方法论教科书”。作者对于如何构建一个有效的实验设计，如何清洗和处理那些“脾气暴躁”的真实世界数据，有着近乎偏执的细致。那些关于数据敏感性分析的章节，对于正在进行实证研究的后辈们而言，简直是无价之宝。它教导的不是“应该得出什么结论”，而是“如何确保你的结论是站得住脚的”。这种强调过程可靠性的态度，在当下许多追求快速成果的学风中，显得尤为可贵和罕见。我甚至建议所有研究生都应将其作为案头必备，不为别的，只为学习那种对待研究的“工匠精神”。

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这本书的魅力，还在于它对“不确定性”这个核心命题的复杂处理方式。它没有试图用简单的线性模型来驯服世界运行的复杂性，而是勇敢地拥抱了随机性与非线性反馈的现实。这种对世界本质的诚实描述，使得全书充满了智力上的张力。每一次理论构建，都伴随着对其局限性的清醒认识，这种自我批判的精神，是优秀学术著作的标志。特别是当作者将经济主体对未来预期的不同反应纳入模型考量时，整个分析的维度瞬间被拓宽了，仿佛从二维的平面图跃升到了三维的空间结构中去审视问题。这本书对于理解决策制定者在信息不完全下的行为模式，提供了极其精妙的工具箱。读完之后，我对现实中发生的许多“黑天鹅”事件，都有了一种更加深刻和结构性的理解，不再满足于表面的惊叹，而是开始探究其发生的土壤和机制。

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坦率地说，这本书的阅读门槛不低，它需要读者投入大量的时间和精力去消化那些复杂的数学推导和跨学科的知识背景。但我想说的是，任何真正的价值，从来都不是唾手可得的。它像是一座需要攀登的高峰，虽然过程可能气喘吁吁，但一旦到达顶端，所见的风景是极其壮阔的。书中对某一特定宏观经济变量的长期波动特征的分析，简直是一次对时间序列数据的“考古挖掘”，作者剥离了噪音，直抵核心的内在驱动力。这种深度挖掘的能力，让人深思。它提醒我们，许多看似随机的现象，其背后往往隐藏着被忽视的、但却具有稳定性的结构性力量。对于那些渴望在学术研究上有所突破，不甘于停留在表面描述的读者，这本书提供了必要的深度和锐度。

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读罢此书，我心中升起一种久违的、阅读经典时才会有的震撼感。它不是那种追求奇技淫巧或哗众取宠的流行读物，而是真正沉下心来，试图触及现象背后根本驱动力的严肃探讨。作者的语言风格，乍一看是晦涩的学术腔调，细品之下却蕴含着一种古典的韵味，仿佛能听见古希腊哲人辩论的余音。书中对不同学派观点的梳理与批判，做到了“兼听则明”的极致，既不偏私，也不含糊，对于那些试图在纷繁复杂的理论海洋中建立自己知识体系的读者来说，无疑是一盏指路的明灯。尤其是在某一章节中，作者对一个长期存在的经济学悖论提出了一个全新的解释视角，那种豁然开朗的感觉，让人恨不得立刻拿起笔，重新审视自己过去的所有认知。这本书，值得反复研读，每一次重温，想必都会有新的领悟。

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