时间序列分析-单变量和多变量方法(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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魏武雄著，刘超校，易丹辉等译 著

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出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300103136

商品编码：1027372787

出版时间：2009-04-01

作  者:魏武雄　著，刘超　校，易丹辉　等译 著作 定  价:65 出 版 社:中国人民大学出版社 出版日期:2009年04月01日 装  帧:平装 ISBN:9787300103136 ●第1章  概述
●第2章  基本概念
●第3章 平稳时间序列模型
●第4章 非平稳时间序列模型
●第5章  预报
●第6章  模型识别
●第7章 参数估计、诊断检验和模型选择
●第8章 季节性时间序列模型
●第9章 单位根检验
●第10章 干预分析和异常值检验
●第11章 傅立叶分析
●第12章 平稳过程的谱理论
●第13章  谱估计
●第14章 转换函数模型
●第15章 时间序列回归和GARcH模型
●第16章 向量时间序列模型
●第17章 向量时间序列的深入
●第18章 状态空间模型和卡尔曼滤波
●第19章 长记忆和非线性过程
●第20章 时间序列中的聚积和系统抽样
●部分目录

内容简介

本书不仅对单变量与多变量时间序列的时域和频域分析提供了一个全面介绍，而且在书中包含了许多单变量和多变量时问序列模型的新进展，如逆自相关函数、扩展样本自相关函数、干预分析及干预探测、向量自回归移动平均模型、偏滞后自相关矩阵函数、局部过程、状态空间模型、卡尔曼滤波、非季节和季节模型的单位根检验等许多内容。
本书结合大量的应用实例说明时间序列分析方法的应用，极大地方便了读者对这些方法的学习和理解。

    **章  概述
    1.1 引言
    时间序列是一个有序的观测值序列。通常是按照时间观测的，特别是按照等间隔时间区间观测，但也可以按照其他度量来观测，如空间。时间序列广泛存在于各个领域。在农业领域，我们观测农作物的年度产量和价格等。在商业和经济领域，我们观测股票的日收盘价格、周利息率、月价格指数、季销售额和年利润等。在工程领域，我们观测声音、电流信号和电压等。在地球物理领域，我们记录湍流，一个地区的海浪和地球噪声等。在医学研究领域，我们测量脑电图（EEG）和心电图（EKG）追踪等。在气象学领域，我们观测每小时风速、每日温度和年度降雨量等。在质量控制领域，我们根据某目标值监测一个过程。在社会学领域，我们研究年度出等

经典金融计量与经济学前沿：深度解析与前瞻性应用 本书旨在为统计学、经济学、金融工程及数据科学领域的专业人士、研究人员和高阶学生提供一个全面而深入的框架，用以理解和应用复杂的计量经济学模型，特别是那些聚焦于宏观经济、金融市场微观结构以及风险管理的前沿技术。本书的叙述风格力求严谨且富有洞察力，强调理论基础与实际应用之间的无缝衔接。 第一部分：计量经济学理论基础与现代回归技术 本卷首先从经典的计量经济学理论出发，为后续复杂模型的建立奠定坚实的基础。我们不会重复介绍时间序列分析中的基础概念，而是将重点聚焦于那些在处理非平稳数据和模型设定误差时至关重要的技术。 第一章：高级截面数据与面板数据模型的高效估计 本章深入探讨了当数据结构涉及大量截面单位或跨期追踪时，如何选择并正确估计模型。我们详细分析了随机系数模型（Random Coefficient Models）与固定效应模型的适用边界，并引入了动态面板数据（Dynamic Panel Data）估计的挑战，如内生性问题。重点讲解了Arellano-Bond GMM（广义矩估计）的原理、优势及其在面板向量自回归（PVAR）框架下的应用。此外，对于高维固定效应（High-Dimensional Fixed Effects）的处理，我们探讨了基于投影（Projection-based）的去均值化方法及其在大数据环境下的计算效率。 第二章：异方差性、序列相关性与稳健标准误的进阶应用 超越经典的White或Huber-White稳健标准误，本章着眼于在存在复杂序列结构下的推断。我们详细解析了Newey-West HAC（异方差性和自相关一致）估计器的推导过程及其对估计效率的影响。讨论的重点是如何在存在异质性（Heteroscedasticity）的同时应对序列相关（Autocorrelation），并对比了其在异构代理人模型中的表现。此外，还引入了基于核加权（Kernel-based）的推断方法，用以处理更加灵活的协方差结构。 第三章：模型设定误差与非参数/半参数方法的选择 本部分关注标准参数模型失效时的替代方案。我们系统地梳理了函数可加性检验（Additive Functionality Tests）的最新进展，并引入了部分线性模型（Partially Linear Models）的估计技术。重点讨论了非参数回归中的局部多项式估计（Local Polynomial Estimation）与核平滑技术的权衡，以及如何利用这些方法来诊断传统线性模型的设定偏误。对于模型的有效性检验，我们引入了基于残差的间接推断方法，以评估模型对核心经济变量的解释能力。 第二部分：微观金融市场的高频数据建模与冲击识别 本部分转向金融领域的特有挑战，即处理高频、非线性且具有显著信息流特征的金融时间序列。 第四章：金融市场微观结构的噪音与有效性 本章专注于高频金融数据的特殊性质，特别是信息到达的离散性和交易的非同步性。我们探讨了如何通过“信息到达率”（Information Arrival Rate）来量化市场流动性，并介绍了基于最优交易算法的估计模型。对传统高频数据的平滑处理不再是核心，重点转向如何使用高频数据来识别真实的、无噪音的价格冲击。我们深入分析了基于最优采样（Optimal Sampling）的估计方法，用以构建更平滑的序列，同时保留了关键的瞬时动态信息。 第五章：波动率建模的随机过程扩展 本书的波动率分析超越了标准的ARCH/GARCH族，侧重于更精细刻画金融资产的动态风险特征。我们全面介绍了随机波动率模型（Stochastic Volatility, SV）的贝叶斯估计方法，特别是其在处理潜变量（Latent Variables）时的优势。随后，我们转向了跳跃-扩散模型（Jump-Diffusion Models），探讨了何时以及如何通过混合模型（如VGARCH或SV-Jump模型）来分离连续扩散过程与离散的、非预期的市场事件。对波动率溢出效应的识别，本章采用了多重尺度分析（Multiscale Analysis）的视角，而非单纯的VAR框架。 第六章：冲击识别与结构计量经济学 结构计量经济学的核心在于对经济冲击的识别。本章重点讨论了在缺乏完全同步观测数据的情况下，如何利用理论约束来识别结构性冲击。我们深入探讨了零约束、符号约束以及长期约束（Long-Run Restrictions）在识别货币政策冲击或技术冲击中的实际操作难度和有效性。关键内容包括利用高频Cholesky分解的局限性，并转向使用符号约束或基于高频数据的外部仪器变量（External Instruments）来增强冲击识别的稳健性。 第三部分：宏观经济动态与系统性风险的度量 第三部分将计量方法应用于宏观经济和系统性风险评估，强调多维数据的整合与非线性度的捕捉。 第七章：宏观经济预测中的因子模型与维度缩减 在处理包含数百个宏观经济变量的“大数据集”时，因子模型是关键。本章侧重于动态因子模型（Dynamic Factor Models, DFM）的估计与应用。我们详细解析了主成分分析（PCA）在提取共同因子（Common Factors）时的局限性，并介绍了基于最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）的DFM，特别是带有状态空间表示（State-Space Representation）的估计。重点关注如何利用这些模型进行经济景气循环的领先指标构建和短期宏观经济预测。 第八章：非线性协整与长期经济关系 当经济关系并非简单线性时，传统的协整检验可能失效。本章考察了非线性协整（Nonlinear Cointegration）的理论与实践。我们分析了阈值自回归（Threshold Autoregressive, TAR）和状态空间模型（Markov-Switching Models）在刻画经济结构转换点方面的能力。讨论了如何利用这些模型来研究长期均衡关系的动态调整速度，例如在利率平价或购买力平价失效时的瞬时回归过程。 第九章：系统性风险的度量与溢出效应 本章关注金融系统内部的相互依赖性。我们超越了传统的相关性或协方差测度，引入了基于极端值理论（Extreme Value Theory, EVT）的尾部依赖度量（Tail Dependence Measures）。重点介绍如何使用条件尾期望（Conditional Tail Expectation, CTE）来量化系统性风险的下行暴露。在溢出分析方面，我们采用先进的格兰杰因果关系（Granger Causality）检验，特别是针对多变量时间序列的非对称和非线性因果检验，用以识别金融机构或部门间的风险传导路径。 本书的最终目标是提供一个工具箱，使读者能够自信地应对现实世界中数据复杂性带来的挑战，并在严谨的统计推断基础上，形成具有实践指导意义的经济或金融决策依据。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融领域摸爬滚打多年的分析师，时间序列数据是我工作的重中之重，我曾尝试过阅读不少相关的书籍，但很多都流于理论，或者讲解过于晦涩，难以落地。当我拿到这本《时间序列分析-单变量和多变量方法(第2版)》时，我最先关注的是它是否能够真正解决我在实际工作中遇到的问题。这本书的结构安排，从基础理论的梳理，到各种模型方法的深入讲解，再到实际案例的应用，似乎为我提供了一条清晰的学习路径。我尤其看重它对于“多变量”方法的介绍，因为在金融市场中，各种宏观经济指标、公司财报、市场情绪等等，都可能对资产价格产生影响，理解这些变量之间的动态关系，构建能够捕捉这些相互作用的模型，是进行精准预测和风险管理的核心。我希望这本书能够提供一些新颖的视角和实用的技巧，帮助我更好地理解和应用例如VAR、VECM等模型，甚至是一些更前沿的，融合了机器学习思想的多变量时间序列模型。毕竟，金融市场瞬息万变，只有不断学习和掌握最新的分析工具，才能在这个竞争激烈的领域保持优势。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对统计建模充满好奇的学生，我一直觉得时间序列分析是一个既有挑战性又极具实用价值的研究领域。这本书《时间序列分析-单变量和多变量方法(第2版)》的到来，无疑为我打开了一扇新的大门。我非常期待它能够以一种循序渐进的方式，将时间序列分析的核心概念一一呈现，从ARIMA模型这样经典的单变量模型，到如何扩展到多变量模型，整个过程是否清晰易懂，是我非常看重的。我希望书中能够提供大量的理论推导和数学证明，帮助我深入理解模型背后的原理，而不是仅仅停留在公式的表面。同时，我也希望能看到一些实际的应用案例，最好是能够结合Python或R等编程语言的代码实现，这样我才能将学到的理论知识转化为解决实际问题的能力。尤其对于“多变量方法”，我希望书中能详细介绍如何处理不同频率、不同性质的数据，以及如何构建能够捕捉复杂交互作用的模型，这对我未来进行更深入的研究非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对构建能够解释和预测复杂系统行为的模型充满了热情，而时间序列分析无疑是实现这一目标的重要工具。当我看到《时间序列分析-单变量和多变量方法(第2版)》这本书时，我的第一反应就是它可能提供了解决我在研究工作中遇到的挑战的答案。特别是“多变量方法”这个关键词，让我联想到在许多自然科学和社会科学领域，我们所观察到的现象往往是多种因素相互作用的结果，孤立地分析单个序列是远远不够的。我迫切地希望这本书能够详细阐述如何有效地识别和建模这些多变量之间的动态关系，例如如何处理变量间的长期和短期依赖，以及如何进行模型的可解释性分析。此外，这本书作为“第2版”，我期待它能够引入一些最新的研究成果，例如在贝叶斯时间序列分析、状态空间模型或者一些非参数时间序列方法方面的进展，这些方法往往能够提供更灵活和鲁棒的建模能力。

评分☆☆☆☆☆

我对数据科学领域的研究一直非常着迷，尤其是时间序列分析，它就像一把钥匙，能够解锁隐藏在数据背后的时间规律和趋势。这次拿到的是《时间序列分析-单变量和多变量方法(第2版)》，这本书的标题就立刻吸引了我，因为“单变量”和“多变量”的组合，预示着它能够覆盖从基础到进阶的各种分析场景。我一直觉得，虽然理解单个时间序列的模式很重要，但更具挑战性和实际意义的是如何处理多个时间序列之间复杂的依赖关系。这本书能否提供清晰的理论框架来解释这些多变量之间的动态耦合，并且给出具体的建模方法和实现步骤，这正是我所期待的。我希望它能详细讲解如何构建和评估多变量模型，例如如何处理变量间的协整关系，如何进行格兰杰因果检验，以及如何利用模型进行联合预测。同时，作为一本“第2版”，我相信它一定包含了最新的技术和算法，例如在深度学习领域，像LSTM、GRU等模型在时间序列预测中的应用，是否有所提及，也是我非常关心的一点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计实在是很吸引人，封面简洁却不失专业感，那种深邃的蓝色调，搭配上书名清晰的字体，一眼就能感受到它在时间序列分析领域的权威性。我拿到这本书的时候，迫不及待地翻开了目录，光是看到那些章节标题，就足以让我对这本书的深度和广度有了初步的认识。从基础的概念引入，到各种经典的统计模型，再到如今在大数据时代越来越重要的机器学习和深度学习方法，这本书似乎都囊括其中。特别是看到“单变量”和“多变量”方法都包含在内，这让我非常期待，因为现实世界中的数据分析往往不是孤立的，能够同时处理多个变量之间的关系，这无疑是提升模型预测能力的关键。我尤其对其中关于“模型诊断”和“模型选择”的部分充满了好奇，因为在实际工作中，选择一个合适的模型并对其进行有效的评估，往往是项目成败的关键。这本书能否提供系统性的指导，帮助我避开常见的“坑”，是我非常看重的。而且，考虑到是“第2版”，我推测它一定是在第一版的基础上进行了更新和优化，加入了更多最新的研究成果和实践经验，这对于希望跟上时代步伐的读者来说，无疑是一个巨大的福音。