The Econometric Analysis of Time Series (2 edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:The MIT Press

作者:Andrew C. Harvey

出品人:

页数:401

译者:

出版时间:1990-3-14

价格:USD 74.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262081894

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
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• Time Series Analysis
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• Statistical Modeling
• Quantitative Finance
• Financial Econometrics
• Regression Analysis
• Forecasting
• Data Analysis
• Applied Econometrics

经济计量时间序列分析（第二版）：深入理解与实践 《经济计量时间序列分析（第二版）》并非一本仅仅罗列公式和理论的教科书，它更是一次对时间序列数据背后经济运行规律的深度探索之旅。本书旨在为读者提供一套系统、严谨且富有实践指导意义的工具箱，以应对现代经济分析中日益复杂和海量的时间序列数据。无论是宏观经济预测、金融市场建模，还是微观经济行为的量化研究，本书都将成为您不可或缺的得力助手。 本书的核心目标在于，帮助读者建立起对时间序列数据处理、建模、分析和解读的全面认知。 我们深知，掌握经济计量方法不仅仅是学习如何运用统计软件，更关键在于理解模型背后的经济学逻辑，以及如何将这些模型有效地应用于解决实际经济问题。因此，本书在理论讲解上力求清晰透彻，在方法论上力求与时俱进，并始终强调理论与实践的紧密结合。 本书的内容涵盖了时间序列分析的经典基石，并在此基础上，融入了近年来发展迅速的现代技术和前沿方法。 一、时间序列数据的基础认知与预处理 在正式进入复杂模型之前，本书首先为读者打下坚实的基础。我们将从时间序列数据的基本特征出发，例如趋势（trend）、季节性（seasonality）、周期性（cyclicality）和随机波动（random fluctuations），深入剖析它们的来源和经济学含义。理解这些基本特征是后续建模的关键。 接下来，本书将详细阐述时间序列数据的预处理技术。这包括： 平稳性检验： 介绍传统的单位根检验（如ADF检验、PP检验）以及更现代的协整检验，解释其在判断序列性质上的重要性，并指导读者如何根据检验结果选择合适的模型。 数据变换： 讲解差分（differencing）、对数变换（logarithmic transformation）、移动平均（moving averages）等常用的数据变换方法，说明它们如何用于消除趋势、季节性以及稳定方差，从而满足模型的需求。 缺失值处理： 探讨多种处理缺失值的方法，从简单的插补到基于模型的预测填补，并分析不同方法的优劣势及其适用场景。 异常值检测与处理： 介绍识别和处理异常值（outliers）的策略，避免其对模型估计和预测产生不良影响。 二、经典的线性时间序列模型 经典线性模型是理解更复杂模型的基础。本书将系统介绍： 自回归（AR）模型： 深入讲解AR(p)模型的原理、参数估计方法（如最大似然估计、矩估计），以及模型拟合优度检验。我们将探讨AR模型如何捕捉序列的滞后依赖性。 移动平均（MA）模型： 阐述MA(q)模型的结构，参数估计的挑战与解决方案，以及MA模型在描述随机冲击累积效应上的作用。 自回归移动平均（ARMA）模型： 整合AR和MA模型，介绍ARMA(p,q)模型的建立，讨论其相较于AR或MA模型的优势，以及模型阶数（p,q）的确定方法，如信息准则（AIC, BIC）。 自回归积分滑动平均（ARIMA）模型： 将差分操作融入ARMA模型，形成ARIMA(p,d,q)模型，使其能够处理非平稳时间序列。本书将详细讲解d（差分阶数）的确定，以及ARIMA模型在实际预测中的应用。 季节性ARIMA（SARIMA）模型： 扩展ARIMA模型以处理具有季节性模式的时间序列，介绍SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)_s模型的结构和建模流程，并提供实际案例。 三、现代时间序列分析的核心方法 在掌握了经典模型后，本书将重点介绍一系列在现代经济计量学中至关重要的分析工具： 单位根过程与协整理论： 深入探讨单位根过程（unit root processes）的性质及其对模型估计和预测的影响。在此基础上，本书将详细阐述协整（cointegration）的概念，介绍Engle-Granger两步法、Johansen检验等协整检验方法，并重点讲解向量误差修正模型（VECM）在刻画协整关系中的应用，这对于理解长期经济均衡至关重要。 条件异方差模型（ARCH/GARCH族）： 强调金融时间序列中常见的波动率聚集现象，详细介绍自回归条件异方差（ARCH）模型和广义自回归条件异方差（GARCH）模型的构建、参数估计与检验。本书还将介绍GARCH模型的各种扩展，如EGARCH, GJR-GARCH等，以捕捉更复杂的波动率动态。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 引入状态空间表示方法，将时间序列模型表示为状态方程和观测方程。重点讲解卡尔曼滤波（Kalman filter）及其在估计不可观测状态变量、处理缺失数据以及实时预测中的强大功能。本书将展示状态空间模型在宏观经济模型、金融模型等领域的广泛应用。 面板时间序列模型： 针对同时包含横截面和时间维度的数据，介绍面板时间序列模型。讲解固定效应、随机效应面板模型，以及在面板数据中处理时间序列特性的方法，例如处理截面依赖性。 非参数与半参数时间序列模型： 拓展模型的灵活性，介绍核密度估计、局部多项式回归等非参数方法在刻画时间序列特征上的应用。同时，探讨半参数模型如何结合参数模型和非参数模型的优势。 时间序列模型选择与诊断： 强调模型选择的科学性。介绍信息准则（AIC, BIC）的原理和应用，讨论残差诊断（残差自相关、异方差、正态性检验）的重要性，并指导读者如何进行模型改进。 四、时间序列模型的预测与应用 模型最终是为了服务于预测和政策分析。本书将 devote significant attention to these aspects: 点预测与区间预测： 详细讲解如何从建立的模型中生成点预测，并提供构建置信区间（confidence intervals）和预测区间（prediction intervals）的方法，以量化预测的不确定性。 多步预测： 讨论不同模型在进行多步预测时的优势和局限，以及如何评估多步预测的准确性。 因果关系检验： 介绍Granger因果关系检验（Granger causality test）等方法，帮助读者在时间序列数据中探索变量之间的预测性关系。 结构性断点检测： 探讨如何识别和建模时间序列中的结构性断点（structural breaks），这对于理解经济政策变化、技术进步等对经济变量的长期影响至关重要。 模型评估指标： 介绍多种用于评估模型预测性能的指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、Theil's U统计量等，并分析其适用场景。 软件实现指导： 本书将结合实际操作，引导读者使用主流的经济计量软件（如R, Stata, EViews, Python等）来实现书中介绍的各种模型和分析方法。通过具体的代码示例和输出解读，帮助读者将理论知识转化为实践技能。 五、前沿研究方向与未来展望 为了使本书内容更具前瞻性，第二版还将触及一些新兴的研究领域： 高频数据分析： 简要介绍处理和分析高频（如日内）金融时间序列的挑战和方法。 大数据与时间序列： 探讨大数据背景下时间序列分析的新机遇与新挑战，例如利用非常规数据进行预测。 机器学习在时间序列分析中的应用： 介绍一些常用的机器学习算法（如Lasso, Ridge, 随机森林, 神经网络）在时间序列建模和预测中的应用，并与传统方法进行比较。 贝叶斯时间序列模型： 简要介绍贝叶斯方法在时间序列分析中的应用，以及其在处理模型不确定性和提供概率性预测上的优势。 《经济计量时间序列分析（第二版）》的目标是培养读者成为能够独立运用时间序列分析工具解决实际经济问题的专业人才。本书的编写风格力求严谨而不失生动，理论讲解深入浅出，并通过大量的实例和练习，帮助读者巩固所学知识。无论您是经济学、金融学、统计学或相关领域的学生、研究人员，还是希望提升量化分析能力的从业者，本书都将是您在时间序列分析领域不可或缺的宝贵资源。我们相信，通过对本书内容的系统学习和实践，您将能够更深刻地理解经济现象的动态演变，并做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

曾今的回忆，最近翻了一下感觉好亲切。这本书总的来说已经过时了，时间序列发展这么快，后面也没跟新。当基础教程看看其实也可以，只是后面出了那么多教材，没有必要再看，还是看好的替代品吧，比如Hamilton的。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

从应用的角度来看，这本书的价值远超其纯理论的框架。我注意到作者在每个主要模型的介绍之后，都会紧接着提供一个相当详尽的实际案例分析。这些案例并非那种虚构的、为了凑字数而设计的简单例子，而是似乎取材于真实世界中的经济现象，涉及宏观经济指标、金融市场波动乃至政策效果评估等多个领域。更重要的是，作者在案例分析中，并没有仅仅停留在报告模型的估计结果，而是深入探讨了如何根据经济理论来选择合适的滞后阶数，如何解读系数的经济学含义，以及如何进行稳健性检验。这对我来说极其宝贵，因为它成功地搭建了理论计量与实证检验之间的桥梁。过去我常常困惑于教科书中的模型在真实世界中该如何落地，而这本书通过其详实的案例展示，清晰地指明了方向，让我明白了理论工具的真正威力在于解决实际问题的能力，而不是单纯的数学优美性。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本书给我的整体感觉是“厚重且富有启发性”。它不像某些快餐式的计量指南，旨在让你快速上手跑出一个回归模型就万事大吉。相反，它要求读者投入时间去理解每一个假设背后的逻辑，去体会每一个检验背后的统计学原理。这是一种对学术探究的尊重。我喜欢它在探讨模型的局限性时所表现出的那种坦诚，比如在某些模型对异方差和序列自相关的敏感性上，作者的分析非常到位，没有回避潜在的陷阱。这种对局限性的清晰揭示，反而让读者在使用这些工具时更加审慎和负责。这本书更像一位经验丰富的导师，它既给予你强大的武器，也教会你如何正确且负责任地使用这些武器。对于任何希望深入时间序列分析领域的学习者来说，这本书无疑是构建自己知识体系的坚实地基，值得反复研读和细细品味，每一次重读都会有新的领悟。

评分☆☆☆☆☆

我必须得说，这本书的行文逻辑简直是教科书级别的典范。作者在构建知识体系时，似乎遵循着“由浅入深，螺旋上升”的原则。当你读完关于基本时间序列模型的章节后，你会发现后续在讨论更复杂的模型，比如向量自回归（VAR）模型或者状态空间模型时，那些看似全新的概念，其实都巧妙地建立在前面章节所铺垫的基础之上。我过去在阅读其他教材时，常常会在不同章节间感到知识点的跳跃性太大，需要自己耗费大量精力去建立联系，但在这本书里，这种“粘合剂”似乎已经内嵌在了叙事结构中。例如，作者在引入协整（Cointegration）概念时，并非突兀地抛出一个复杂的回归方程，而是先通过对非平稳序列的长期趋势进行深入探讨，自然而然地引出了对长期均衡关系的探寻需求，最后才水到渠成地导出了ENGLER-GRANGER和JOHANSEN检验的理论基础。这种行云流水的叙述方式，极大地提升了阅读的流畅度和对理论深层联系的把握能力，让学习过程变得像在解一个层层剥开的精致谜团，而非枯燥地背诵公式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实引人注目，那种深沉的蓝色调配上简洁的白色字体，立刻给人一种严谨、学术的气息。我拿起它的时候，首先感受到的是纸张的质感，厚实而有分量，这让人对接下来的阅读充满了期待。作为一名正在摸索时间序列分析领域的研究生，我需要一本既能打好坚实基础，又能深入探讨前沿模型的工具书。这本书给我的第一印象就是“全面”。它不像市面上某些教材那样，只停留在蜻蜓点水式的介绍，而是非常扎实地从最基础的平稳性、自相关函数讲起，层层递进。尤其是它在介绍ARIMA模型时，作者似乎花费了大量的篇幅来剖析其背后的随机过程理论，而不是简单地罗列公式。我尤其欣赏作者在讲解模型识别（Identification）和诊断检验（Diagnostic Checking）时所展现出的那种细致入微的笔触，仿佛作者就在我身边，手把手地教我如何解读那些复杂的统计图表和检验统计量。这种细致度对于初学者来说是无价之宝，它极大地降低了入门的门槛，让我能够自信地迈出计量分析的第一步。那种翻开书本就能感受到的专业氛围，确实让人对后续内容的学习充满了信心和渴望。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图处理，是我个人非常欣赏的一点。在处理复杂的计量经济学理论时，仅仅依靠文字描述往往是苍白无力的，而高质量的图表和清晰的数学推导至关重要。这本书在这方面做得相当出色。它的公式编号系统严谨到令人发指，每一个符号、每一个下标的使用都似乎经过了深思熟虑，确保了推导过程中的清晰无歧义。更让我眼前一亮的是，作者在很多关键的统计性质证明和极限理论的应用部分，并没有采取一笔带过的态度，而是给出了详细的证明步骤，这对于我这种想深究“为什么”而非“怎么用”的读者来说，简直是福音。比如，在解释最大似然估计（MLE）的渐近性质时，作者非常细致地展现了对数似然函数的构建、一阶和二阶导数的计算，以及Hessian矩阵的定义。虽然这些推导过程对于非专业人士可能略显烧脑，但正是这种毫不含糊的严谨态度，才使得这本书真正具备了成为案头参考书的资格，让人在面对实际数据建模时，心中有底，不惧怕任何理论上的挑战。

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经典著作

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