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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Walter Enders

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996-04

价格:USD 116.90

装帧:Paperback

isbn号码:9780471165323

丛书系列:

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《经济计量时间序列应用指南》 本书是一本面向经济学、金融学、统计学以及相关领域研究人员和实践者的综合性指南，旨在深入剖析时间序列数据在实际经济分析中的应用。不同于侧重理论推导的教材，本书将重心放在如何有效地运用经典和现代的时间序列模型来解决现实世界中的经济问题。我们强调模型选择的逻辑、参数估计的技巧、模型诊断的严谨性以及最终结果的解读和应用。 第一部分：时间序列分析的基础理论与方法 本部分将为读者构建坚实的时间序列分析基础。我们将从时间序列数据的基本特性入手，包括平稳性、自相关性、异方差性等，并介绍如何通过可视化和统计检验来识别这些特性。 数据探索与预处理： 详细阐述时间序列数据的可视化方法（如折线图、自相关图、偏自相关图），以及常用的预处理技术，如差分、对数变换、季节性调整等，以确保数据满足模型的基本假设。 平稳性检验与处理： 深入讲解DF检验、ADF检验、PP检验等单位根检验方法，并介绍如何通过差分等手段使非平稳序列变为平稳。 自相关与偏自相关分析： 详细解释ACF和PACF图的含义及其在识别AR、MA模型阶数上的作用。 经典时间序列模型： ARIMA模型家族： 系统介绍自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归滑动平均（ARMA）模型的原理、形式以及它们如何捕捉序列的依赖结构。我们将重点讲解差分（I）在ARIMA模型中的作用，以及如何确定ARIMA(p,d,q)模型的阶数。 季节性ARIMA模型（SARIMA）： 针对包含明显季节性规律的时间序列，我们将介绍SARIMA模型，包括其季节性AR、MA和I分量的含义，以及如何识别和估计SARIMA模型。 非平稳序列处理： 进一步探讨在ARIMA模型框架下，如何处理更复杂的非平稳情况，例如单位根过程、随机游走等。 第二部分：高级时间序列模型及其应用 在掌握了基础模型之后，本部分将聚焦于更复杂、更具挑战性的时间序列模型，这些模型能够更好地刻画金融市场和宏观经济中的各种现象。 波动率建模： ARCH/GARCH系列模型： 详细阐述自回归条件异方差（ARCH）模型及其扩展——广义自回归条件异方差（GARCH）模型。我们将解释条件方差的动态变化如何反映金融资产收益率中的波动聚类现象。 EGARCH, TGARCH等变种： 介绍能够捕捉杠杆效应（即负面冲击比正面冲击对波动率影响更大的现象）的EGARCH和TGARCH模型，并讨论其在风险管理中的应用。 模型选择与诊断： 指导读者如何选择合适的GARCH族模型，以及如何进行模型拟合后的诊断检验，例如Ljung-Box检验残差的自相关性。 向量自回归（VAR）模型： 多变量时间序列分析： 介绍VAR模型如何同时分析多个相互关联的时间序列变量，并捕捉它们之间的动态反馈关系。 格兰杰因果检验： 重点讲解格兰杰因果检验在VAR模型框架下的应用，以及如何解释检验结果。 脉冲响应函数（IRF）与方差分解： 详细介绍如何使用脉冲响应函数来分析一个变量的冲击如何影响其他变量的未来值，以及方差分解如何量化每个变量对其他变量波动的贡献程度。 VAR模型的估计与选择： 讨论VAR模型的滞后阶数选择，以及模型估计中的注意事项。 协整与误差修正模型（ECM）： 长期均衡关系： 解释协整的概念，即非平稳序列之间可能存在长期稳定的均衡关系，尽管它们各自的短期动态可能很不稳定。 协整检验： 介绍Engle-Granger两步法和Johansen检验等协整检验方法。 误差修正模型： 在识别出协整关系后，介绍误差修正模型（ECM）如何描述变量的短期动态以及如何调整以回到长期均衡。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 动态线性模型： 引入状态空间框架，该框架能够以更灵活的方式表示时间序列模型，特别是那些包含不可观测状态变量的模型。 卡尔曼滤波： 详细讲解卡尔曼滤波算法，它是一种用于估计线性动态系统状态的递归算法，在处理含有噪声的观测数据时尤为有效。 应用实例： 展示状态空间模型在宏观经济预测、金融模型校准等领域的应用。 第三部分：时间序列分析的实际操作与案例研究 本部分将理论与实践相结合，通过具体的案例分析，展示如何运用所学的时间序列模型来解决实际经济金融问题。 数据获取与处理工具： 常用软件介绍： 推荐并介绍在时间序列分析中常用的统计软件，如R、Python（及其相关的statsmodels、arch、linearmodels等库）、Stata、Eviews等，并展示如何使用这些工具进行数据导入、清洗、可视化和模型拟合。 实际数据操作： 提供清晰的代码示例，指导读者如何一步步完成数据预处理、模型选择、参数估计、模型诊断和结果解读。 宏观经济时间序列分析案例： 通货膨胀预测： 使用ARIMA或SARIMA模型对消费者物价指数（CPI）进行预测，并讨论模型评估指标（如RMSE、MAE）。 GDP增长动态分析： 利用VAR模型分析货币政策、财政政策等宏观经济变量对GDP增长的影响，并解读脉冲响应函数。 失业率的动态分析： 结合平稳性与协整概念，分析失业率与其他经济指标（如劳动力参与率）之间的关系。 金融时间序列分析案例： 股票收益率波动分析： 使用GARCH系列模型对股票收益率进行波动率建模，并为风险管理（如VaR计算）提供依据。 汇率预测： 探索使用ARIMA、GARCH模型或VAR模型来预测主要货币的汇率变动。 利率期限结构分析： 利用状态空间模型或因子模型来刻画短期和长期利率之间的关系，并分析其动态变化。 模型评估与选择的进一步讨论： 信息准则（AIC, BIC）： 详细解释AIC和BIC等信息准则在模型选择中的作用，以及它们如何在拟合优度和模型复杂度之间取得平衡。 预测精度评估： 介绍各种预测精度指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等，并讨论如何在样本内和样本外进行预测评估。 模型稳健性检验： 讨论如何对模型结果进行稳健性检验，以确保结论的可靠性。 本书特色： 强调实践应用： 每一章都紧密结合实际案例，让读者能够理解理论模型在解决现实问题中的价值。 循序渐进的讲解： 从基础模型到高级模型，由浅入深，帮助读者建立完整的时间序列分析知识体系。 注重模型选择与诊断： 详细指导读者如何进行模型选择、参数估计和模型诊断，这是确保分析结果可靠的关键步骤。 丰富的案例研究： 包含宏观经济和金融领域的典型案例，覆盖了研究和实践中的常见问题。 代码实现指导： 配以常用统计软件（如R, Python）的代码示例，方便读者动手实践。 本书旨在为读者提供一套强大而实用的时间序列分析工具箱，使其能够自信地应对各种经济和金融数据分析挑战，并做出更明智的决策。无论您是希望深入理解经济运行的奥秘，还是致力于提升金融市场的预测和风险管理能力，本书都将是您不可或缺的助手。

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如果要我用一个词来形容这本书的写作风格，那一定是“严谨的实用主义”。它完美平衡了理论的精确性与实际操作的需求。在讲解复杂模型时，比如状态空间模型或GARCH族模型处理波动率聚集问题时，作者展示了深厚的学术功底，所有的推导和证明都遵循严格的数学逻辑。然而，这些理论的呈现方式绝非高高在上，而是紧密嵌入在具体的应用场景之中。我注意到，书中对于软件操作的指导也十分到位，它不是简单地给出代码片段，而是解释了为什么选择特定的估计器或检验方法，以及如何解读软件输出的结果。这对于希望将所学立即投入到数据分析工作中的读者来说，提供了极大的便利。这本书读起来，就像是有一位既懂数学又精通金融数据的专家在身侧指导，让你既明白“是什么”，更明白“怎么做”和“为什么这么做”。

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这本书在处理非线性时间序列问题上的论述，简直是一场盛宴。在当前金融市场日益展现出复杂非线性特征的背景下，对传统线性模型的局限性进行探讨是至关重要的。作者在这部分内容的组织上极具前瞻性，从早期的阈值自回归模型（TAR）到更现代的非线性状态空间方法，都有详尽的介绍。特别是对波动率建模的讲解，逻辑层次感极强。GARCH模型的各种变体，如EGARCH和GJR-GARCH，作者不仅清晰地区分了它们在处理杠杆效应上的异同，还通过比较不同模型的拟合优度，展示了如何为特定数据集选择最优模型。这种对模型局限性的诚实探讨，以及对替代方案的全面覆盖，极大地提升了这本书的学术价值和参考性。它教会我的不是一套固定的公式，而是一套解决问题的动态思维框架。

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深入到中级阶段后，这本书的深度和广度便开始展现出其真正的魅力所在。它没有停留在对传统模型的机械罗列上，而是着重探讨了许多现代计量经济学研究中不可或缺的高级主题，例如协整检验和向量自回归（VAR）模型。作者对于这些模型的理论基础、估计方法以及模型选择的诊断过程，讲解得极其到位。我尤其赞赏他们对格兰杰因果关系检验的讨论，不仅解释了“为什么”要进行检验，更详细阐述了在不同情景下如何正确解读检验结果，避免了许多初学者常犯的陷阱。此外，书中对非平稳性问题的处理，特别是单位根检验的局限性，作者给出了非常深刻的见解，并引导读者转向更稳健的工具。每一次对新概念的学习，都感觉自己像是在攀登一座学术的高峰，视野随之开阔，对经济现象的理解也变得更加立体和多维度。这种层次分明的知识架构，是许多同类书籍所欠缺的。

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最让我感到惊喜的是这本书对于计量经济学前沿和实证挑战的关注。它并非一本静止的教材，而是能感受到作者在不断地将最新的学术进展融入其中。比如，在探讨高频数据和大数据对传统时间序列分析带来的冲击时，作者并没有回避这些挑战，而是提供了审慎的视角和潜在的研究方向。对于因果推断在时间序列中的复杂性，比如内生性问题，书中也进行了相当深入的讨论，这对于希望进行严谨的政策评估或经济机制研究的读者来说，是无价之宝。总而言之，这是一部集大成之作，它的价值体现在其深度、广度以及无与伦比的清晰度上。它不仅仅是一本教科书，更像是一本可以伴随研究者职业生涯不断翻阅、每次都有新收获的工具手册。

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这本关于时间序列经济学的书，从我第一次翻开它，就给我留下了极为深刻的印象。它并非那种枯燥乏味的教科书，而是像一位经验丰富的导师，循循善诱地将我引入这个复杂却迷人的领域。作者的叙述风格极为清晰，即便是初次接触计量经济学时常遇到的那些抽象概念，也被他们用生动、直观的语言娓娓道来。我特别欣赏作者在介绍基本模型（比如ARIMA框架）时的耐心与细致，他们没有急于堆砌复杂的数学公式，而是先从实际的数据应用和直觉理解入手，这对于我这种需要将理论与实践紧密结合的学习者来说，简直是福音。书中大量的案例分析，都紧密围绕着金融市场波动、宏观经济指标预测等实际问题，这使得我能够清楚地看到所学知识的价值所在。读完第一部分，我对时间序列数据的基本特征，例如自相关性和平稳性，有了一种前所未有的扎实掌握。那种豁然开朗的感觉，让我对后续更深入的学习充满了信心。它真正做到了“由浅入深，化繁为简”。

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