Macroeconometrics and Time Series Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Palgrave Macmillan

作者:Durlauf, Steven N.; Blume, Lawrence E.;

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2009-12-15

价格:USD 33.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780230238855

丛书系列:

图书标签:

宏观计量经济学
时间序列分析
计量经济学
经济学
统计学
模型
数据分析
金融经济学
预测
因果推断

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具体描述

The New Palgrave Economics Collection Following the publication of the award-winning and much-acclaimed The New Palgrave Dictionary of Economics, Second Edition, which brings together Nobel Prize winners and the brightest young scholars to survey the discipline, a new series of reference books is now available. Each title in The New Palgrave Economics Collection is composed of articles from the Dictionary and covers a fundamental theme within economics. All of the articles have been specially chosen by the editors of the Dictionary, Steven N. Durlauf and Lawrence E. Blume, and are written by leading practitioners in the field. Macroeconometrics and Time Series Analysis Time series methodology represents the language for much of empirical economics. The entries in this volume cover both the mathematical foundations of time series as well as their application in a range of contexts, in particular macroeconomics. The entries reflect both the increasing mathematical sophistication of time series econometrics as well as advances in understanding how these tools can elucidate fundamental economic questions.

《宏观经济学与时间序列分析》旨在为读者提供一个理解现代宏观经济模型动态演变及其量化分析的全面视角。本书并非仅仅是对理论概念的堆砌，而是致力于构建一个严谨的框架，引导读者掌握处理复杂经济数据、构建和检验宏观经济模型的必要工具与方法。本书的核心内容围绕着宏观经济学中的关键问题展开，同时强调时间序列分析在这些问题研究中的不可或缺的作用。读者将深入探讨经济增长的长期驱动因素，例如技术进步、资本积累和制度因素，并学习如何利用时间序列模型来识别和量化这些因素对经济产出和生活水平的影响。此外，本书还将深入分析宏观经济周期波动，包括通货膨胀、失业和货币政策的传导机制。通过时间序列工具，我们将揭示这些宏观经济变量之间的复杂关系，以及它们如何相互作用影响经济的短期动态。在方法论层面，本书将详尽介绍时间序列分析的经典和前沿技术。从基础的平稳性检验、自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型，到更高级的自回归积分移动平均（ARIMA）模型及其季节性变体。读者将学习如何识别时间序列的依赖结构，如何选择合适的模型阶数，以及如何进行模型诊断和预测。本书还将重点关注向量自回归（VAR）模型，这是一种强大的工具，能够捕捉多个经济变量之间的相互依赖关系，对于分析宏观经济冲击的传播效应至关重要。此外，本书还会涵盖一些更具挑战性的主题，例如协整分析，它用于研究两个或多个非平稳时间序列之间存在的长期均衡关系。理解协整关系对于分析经济变量的长期稳定性和调整过程至关重要。本书还将介绍状态空间模型和卡尔曼滤波，这些技术在处理含有不可观测状态变量的动态模型时尤为有用，例如在估计潜在的经济产出或通货膨胀趋势时。对于那些希望进行实证研究的读者，本书提供了大量的实例和应用。我们将利用真实的世界经济数据，演示如何运用所学的时间序列技术来估计模型参数、进行政策模拟和预测未来的经济走向。这些实例将涵盖从货币政策传导到财政政策影响，再到国际经济联动等一系列重要宏观经济议题。通过这些实践应用，读者将能够更直观地理解抽象的理论概念是如何转化为具体的经济洞察。本书的结构设计旨在逐步引导读者，从基础概念过渡到复杂模型。每一章都建立在前一章的基础上，确保读者能够循序渐进地掌握内容。理论讲解清晰严谨，辅以丰富的图表和数学推导，帮助读者深入理解模型背后的逻辑。同时，本书也注重培养读者的批判性思维能力，鼓励读者在分析数据和解释模型结果时，保持审慎和独立判断。总而言之，《宏观经济学与时间序列分析》不仅仅是一本教科书，更是一扇通往现代宏观经济量化分析大门的钥匙。它为希望深入理解经济世界运作机制、掌握前沿数据分析工具的研究者、分析师和学生提供了一个坚实的基础和宝贵的资源。通过本书的学习，读者将能够自信地运用时间序列分析方法，应对复杂的宏观经济挑战，并为经济决策和政策制定提供有力的支持。