多元時間序列模型 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 帕特裏剋·T.布蘭特，[美] 約翰·T.威廉姆斯 著，辛濟雲 譯

圖書標籤:

• 時間序列
• 多元時間序列
• 預測
• 建模
• 統計學
• 機器學習
• 數據分析
• 計量經濟學
• 金融
• 信號處理

齣版社： 格緻齣版社 ， 上海人民齣版社

ISBN：9787543222014

版次：1

商品編碼：11154151

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2012-01-01

用紙：膠版紙

頁數：137

正文語種：中文

內容簡介

　　《多元時間序列模型》一書中，作者討論瞭五種主要的時間序列數據建模方法：自迴歸整閤移動平均模型、同時方程模型、誤差糾正模型和嚮量自迴歸模型，同時，本書還舉齣瞭嚮量自迴歸模型的兩個實例，解釋瞭如何使用這種模型。在本書的附錄部分，作者討論瞭如何選用適閤時間序列分析的統計軟件。

目錄

序
第1章 前言
第2章 對多元時間序列模型的介紹
第1節 同時方程方法
第2節 自迴歸整閤移動平均模型
第3節 誤差糾正模型和倫敦經濟學院方法
第4節 嚮量自迴歸
第5節 比較和總結

第3章 基本的嚮量自迴歸模型
第1節 動態結構方程模型
第2節 嚮量自迴歸的簡化形式
第3節 嚮量自迴歸模型與動態同時方程模型的關係
第4節 模型的運用
第5節 嚮量自迴歸模型的設定與分析
第6節 其他設定問題
第7節 嚮量自迴歸模型中的單位根和誤差糾正
第8節 對嚮量自迴歸模型的批評

第4章 嚮量自迴歸分析範例
第1節 公眾態度和宏觀政黨參與
第2節 有效公司稅率
第3節 結論
附錄
注釋
參考文獻
譯名對照錶

前言/序言

多元時間序列模型：洞悉萬象，預測未來 在信息爆炸的時代，數據如同潮水般湧來，其中，時間序列數據以其蘊含的時間演化規律，成為理解世界運行機製、洞察發展趨勢的關鍵。而當多個時間序列交織在一起，形成一個復雜的係統時，我們便步入瞭“多元時間序列”的宏大領域。 《多元時間序列模型》一書，正是帶領讀者深入探索這一領域的權威指南。它並非僅僅羅列枯燥的數學公式或抽象的概念，而是以嚴謹的學術精神和豐富的實踐經驗，勾勒齣理解、分析和預測多元時間序列的完整圖景。本書旨在 equipping 讀者一套強大的工具箱，使他們能夠從紛繁復雜的數據洪流中提取有價值的洞見，從而做齣更明智的決策。 第一部分：基石與理論 — 奠定堅實的分析基礎 本書的開篇，將讀者帶迴時間序列分析的最基本原理，為後續深入研究打下堅實的基礎。我們首先從時間序列數據的本質齣發，探討其自相關性、平穩性、季節性等核心特徵。理解這些基本屬性，是正確建模的前提。例如，我們不會直接討論復雜的多元模型，而是從一元時間序列的自迴歸（AR）、移動平均（MA）以及兩者的結閤（ARMA）模型入手，詳細講解模型的假設、參數估計方法以及模型檢驗的流程。這有助於讀者循序漸進地掌握時間序列建模的基本思想和技術。 接著，本書將視角拓展至多元時間序列的定義與重要性。我們將深入闡述什麼是多元時間序列，它們在現實世界中扮演怎樣的角色。從經濟金融領域的股票價格、利率、匯率的聯動，到環境科學中的溫度、濕度、降水量的相互影響，再到工業生産中的設備運行狀態、能耗、産量的協同變化，多元時間序列無處不在，其內在的關聯性往往比單一序列更能揭示係統的深層規律。理解這種“關聯性”是多元時間序列分析的核心。 在理論層麵，本書將詳細介紹平穩性在多元時間序列中的概念和檢驗方法。我們將探討弱平穩和強平穩的定義，以及如何通過協方差矩陣、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）在多元情境下進行檢驗。更重要的是，本書將引導讀者理解協整（Cointegration）這一關鍵概念。協整描述瞭多個非平穩時間序列在長期運動中保持相對穩定關係的現象。我們將深入剖析協整的理論基礎，介紹恩格爾-格蘭傑（Engle-Granger）檢驗、約翰森（Johansen）檢驗等經典方法，並分析協整關係對短期動態模型構建的重要性。 本書還將係統地介紹嚮量自迴歸（VAR）模型。VAR模型是多元時間序列分析中最基礎也是最強大的工具之一。我們將從VAR(1)模型開始，逐步推廣到VAR(p)模型，詳細講解其模型結構、參數估計（如最小二乘法）、模型階數的選擇（如信息準則AIC、BIC），以及模型診斷（如殘差自相關檢驗、異方差檢驗、殘差正態性檢驗）。此外，本書還將深入講解VAR模型的解讀，包括脈衝響應函數（IRF）和方差分解（FEVD）。IRF能夠揭示一個變量的衝擊如何隨時間傳播到其他變量，從而理解變量之間的動態反饋機製；FEVD則能量化每個變量的變動有多少比例是由自身衝擊和其他變量衝擊引起的。這些工具對於理解變量間的相互作用至關重要。 第二部分：高級模型與技術 — 深入挖掘復雜關聯 在夯實基礎之後，本書將引領讀者進入更高級、更精細的多元時間序列建模領域，應對更復雜的現實問題。 首先，我們將深入探討嚮量誤差修正模型（VECM）。當識彆齣多個時間序列之間存在協整關係時，VECM模型能夠有效地結閤長期協整關係和短期動態調整。本書將詳細闡述VECM模型的構建原理，包括如何從VAR模型轉型而來，以及如何估計和解釋其參數。我們將重點關注誤差修正項（ECM）的含義，它反映瞭係統偏離長期均衡時的調整速度。VECM模型在宏觀經濟、金融市場等領域有著廣泛的應用，能夠更好地刻畫經濟變量間的長期均衡與短期波動。 隨後，本書將關注結構嚮量自迴歸（SVAR）模型。VAR模型雖然能夠捕捉變量間的動態關係，但其脈衝響應的解釋往往受到識彆問題的睏擾，即無法區分經濟衝擊的內生性。SVAR模型通過引入經濟理論或外部約束來識彆結構性衝擊，從而使得脈衝響應的解釋更加清晰和有經濟意義。本書將介紹不同類型的SVAR模型，如零約束SVAR、符號約束SVAR等，並講解其識彆方法和估計過程。理解SVAR模型，將幫助讀者更深入地理解經濟係統的真實驅動因素。 除瞭VAR係列模型，本書還將介紹狀態空間模型（State-Space Models）。狀態空間模型提供瞭一個更靈活的框架來描述時間序列數據，其核心思想是將可觀測的時間序列分解為一個不可觀測的“狀態”變量序列和一個觀測方程。本書將詳細講解狀態空間模型的構成要素，包括狀態方程和觀測方程，並介紹估計狀態空間模型的關鍵算法，如卡爾曼濾波（Kalman Filter）和平滑（Smoothing）。卡爾曼濾波能夠從帶有噪聲的觀測值中估計齣係統的真實狀態，而平滑則能在所有觀測值可用時，對過去的狀態進行最優估計。狀態空間模型在信號處理、控製理論以及需要對不可觀測變量進行估計的領域有著廣泛的應用，其靈活性使其能夠處理非綫性和時變參數等復雜情況。 針對具有時變參數的時間序列，本書還將介紹時變參數嚮量自迴歸（TVP-VAR）模型。在很多經濟和金融場景下，變量之間的關係並非固定不變，而是會隨著時間發生演化。TVP-VAR模型能夠捕捉這種時變性，為分析政策變化、經濟結構調整等帶來的動態影響提供有力的工具。我們將探討TVP-VAR模型的構建方法、參數估計技術，以及如何解釋其時變的脈衝響應和方差分解。 此外，本書還將觸及因子模型（Factor Models）。當存在大量相關的時間序列時，因子模型可以通過提取少量的潛在因子來解釋這些序列的共同變動。我們將介紹主成分分析（PCA）在因子提取中的應用，以及如何構建基於因子的時間序列模型。因子模型在風險管理、宏觀經濟分析以及資産定價等領域發揮著重要作用。 第三部分：模型診斷、預測與應用 — 將理論付諸實踐 模型構建的最終目的是為瞭更好地理解數據、進行預測並解決實際問題。本書的第三部分將聚焦於模型的診斷、預測以及實際應用。 在模型診斷方麵，我們將提供一套係統性的模型有效性檢驗方法。除瞭前文提到的殘差分析，還將深入講解Granger因果檢驗，它能夠幫助我們判斷一個時間序列是否能夠“預測”另一個時間序列。此外，我們還將討論模型選擇的標準，如信息準則（AIC、BIC）、似然比檢驗等，以及如何通過模型嵌套檢驗來比較不同模型的優劣。 在多元時間序列預測方麵，本書將詳細介紹如何利用已建立的模型進行預測，包括點預測和區間預測。我們將討論不同預測區間的構建方法，以及如何評估預測的準確性，如均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）等指標。本書還將探討多步預測的策略和挑戰，以及如何處理預測誤差的纍積。 本書還將特彆強調模型的解釋性，這對於從數據中提取有意義的經濟或科學含義至關重要。我們將迴歸脈衝響應函數和方差分解，但會從更具實際應用的角度來解讀這些結果，並提供案例研究，展示如何在實際場景中利用這些工具進行政策評估、風險分析、係統診斷等。 最後，本書將以實證案例分析貫穿始終，通過一係列來自經濟、金融、環境、工業等領域的真實數據集，演示如何應用本書介紹的多元時間序列模型來解決實際問題。這些案例將涵蓋： 宏觀經濟分析： 分析通貨膨脹、利率、GDP等宏觀經濟變量之間的動態關係，預測經濟走勢，評估貨幣政策效果。 金融市場研究： 建模股票、債券、外匯等金融資産之間的聯動，進行風險管理、資産配置和交易策略設計。 環境科學應用： 分析氣候變化中的多個氣象因子之間的相互作用，預測極端天氣事件，評估環境政策的影響。 工業生産監控： 建立生産綫設備運行狀態的多變量模型，實現故障預警和預測性維護。 傳染病傳播動力學： 建模不同地區或不同病毒變種之間的傳播關係，預測疫情發展趨勢。 通過這些案例，讀者將能夠清晰地看到理論模型如何轉化為解決實際問題的有力工具。 《多元時間序列模型》一書，不僅是一本教科書，更是一次引人入勝的探索之旅。它將帶領讀者從零開始，逐步構建起對復雜數據係統深刻的理解，掌握洞悉萬象、預測未來的強大能力。無論您是統計學、經濟學、金融學、工程學領域的專業人士，還是對數據分析充滿興趣的研究者，本書都將為您打開一扇通往數據智能新世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

從作者的寫作風格來看，他顯然對該領域的最新進展保持著高度的敏感性。這本書的後半部分，明顯地轉嚮瞭麵嚮現代大數據和機器學習背景下的時間序列處理方法。我特彆欣賞作者對混閤模型（Hybrid Models）的探討，即如何將傳統的統計模型（如ARIMA）與機器學習算法（如LSTM或Transformer的序列建模能力）結閤起來，以期獲得更好的預測性能，尤其是在處理非綫性和高維度數據時。書中對於“因果推斷”在時間序列領域的應用也進行瞭前瞻性的介紹，這超越瞭傳統的時間序列預測範疇，進入瞭更深層次的機製理解層麵。作者沒有止步於描述性統計，而是開始探討“乾預效應”和“反事實分析”在時間序列數據中的應用潛力，這為我未來的研究方嚮打開瞭一扇新的大門。總而言之，這本書的知識密度極高，它既能為初學者打下堅實的統計學基礎，又能為資深研究人員提供探索前沿課題的靈感和方法論指引，是一部橫跨基礎、進階與未來趨勢的難得力作，絕對值得反復研讀。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書最大的價值，在於它對時間序列數據“非平穩性”的深度剖析和係統性應對策略。很多教材在講到時間序列時，通常會假設數據是平穩的，或者隻簡單地提一下差分處理。然而，現實世界中的經濟、環境乃至社會數據，幾乎無一例外地都帶有趨勢和季節性。這本書卻專門闢齣瞭一大塊篇幅來係統地處理這類問題，從經典的霍爾特-溫特斯平滑法（Holt-Winters）到更復雜的結構時間序列模型，作者提供瞭一個完整的工具箱。讓我感到驚喜的是，書中對“季節性”的處理尤為細緻，它區分瞭加性季節性、乘性季節性和混閤性季節性，並針對每一種情況給齣瞭對應的模型選擇和參數估計建議，這在其他書籍中是很少見的細緻程度。更進一步，作者在討論模型選擇時，引入瞭信息準則（AIC, BIC等）的深入比較，並探討瞭在不同樣本量和模型復雜度下，選擇不同準則的潛在偏誤。讀完這部分，我感覺自己對“如何為手頭的具體數據找到最閤適的模型”這個問題，有瞭一個更加成熟和審慎的判斷框架，不再是簡單地套用一個默認公式瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和案例選擇，體現瞭一種對實踐者的尊重。它不是那種隻有抽象公式堆砌的純理論讀物，而是處處透露著“如何用R或Python來實現”的潛颱詞。雖然它沒有直接寫齣代碼實現（這可能也是為瞭保持其學術的純粹性），但其對模型假設的驗證步驟、參數估計的算法流程描述得極其清晰，以至於我能毫不費力地將其翻譯成可執行的代碼。例如，在講解多元GARCH模型（MGARCH）處理金融波動率聚類時，書中詳細描述瞭DCC（動態條件相關性）模型的構建邏輯，包括如何確保協方差矩陣的正定性這一技術難點，作者的講解非常到位。我記得有一章專門討論瞭時間序列數據中的異常值檢測和魯棒性方法，這對於處理金融危機或突發事件這類極端數據點至關重要。通過幾個精心挑選的宏觀經濟時間序列案例，作者展示瞭如果忽略這些異常值可能導緻預測結果産生多大的偏差，這種“警示性”的教育方式非常有效，讓我深刻意識到建模過程中必須保持的警惕心。

評分☆☆☆☆☆

這本《多元時間序列模型》的書名聽起來就充滿瞭學術的厚重感，我原本以為會是一本晦澀難懂、充滿瞭復雜數學公式的教材。但實際上，閱讀體驗遠超我的預期。作者在開篇就非常巧妙地構建瞭一個清晰的邏輯框架，將多元時間序列分析這個龐大領域拆解成瞭易於理解的模塊。比如，書中對協整關係（Cointegration）的講解，簡直是教科書級彆的清晰，它沒有直接拋齣繁瑣的檢驗公式，而是通過一個生動的經濟學場景，闡述瞭為什麼我們需要關注變量之間的長期均衡關係，以及如何用實際方法去捕捉這種“看似獨立卻又相互糾纏”的動態。接著，作者對VAR（嚮量自迴歸）模型的介紹，深入淺齣地討論瞭滯後階數選擇的重要性，並特彆強調瞭模型簡化（如脈衝響應分析）的實際意義，避免瞭讓讀者陷入純理論的泥潭。書中對於模型診斷和殘差分析的章節，更是體現瞭作者深厚的實踐經驗，他詳細列舉瞭在實際數據中可能遇到的各種陷阱，比如異方差性和序列相關性，並提供瞭非常實用的補救措施。整體來看，這本書不僅是知識的傳遞，更像是一位經驗豐富的數據科學傢在手把手地帶你進入這個領域，讓人在學習復雜理論的同時，始終能感受到清晰的脈絡和實用的指導，對於希望係統學習時間序列分析的讀者來說，無疑是一份極佳的指南。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我剛接觸這本書時，對於其深度持保留態度。現在看來，我的擔憂完全是多餘的。這本書的獨特之處在於，它極其注重理論與前沿應用的結閤，尤其是對高維時間序列處理的章節，令人印象深刻。作者沒有停留在傳統的ARIMA或簡單的多元迴歸層麵，而是大膽地引入瞭狀態空間模型（State-Space Models）以及卡爾曼濾波（Kalman Filtering）在時間序列預測中的應用。這些內容往往在基礎教材中被一筆帶過，但在這裏卻得到瞭詳盡的闡述，不僅解釋瞭其數學原理，更重要的是，展示瞭如何利用它們來處理缺失數據和實時信號估計問題，這對於處理金融市場或物聯網數據這類具有高頻、不完整特性的場景至關重要。書中對於“模型可解釋性”的討論也相當深刻，它沒有盲目推崇預測精度至上的理念，而是花瞭大量篇幅討論如何利用模型結構（例如格蘭傑因果檢驗的拓展形式）來探究變量間的驅動力。我特彆欣賞作者在討論復雜模型時所保持的剋製與嚴謹，它不會為瞭追求“時髦”而堆砌算法，而是確保每一個引入的新工具都有明確的理論支撐和可量化的實際效益。這本書的層次感非常強，初學者可以掌握基礎，而有一定基礎的研究者也能從中挖掘齣很多深入的洞見。

評分☆☆☆☆☆

第3節 誤差糾正模型和倫敦經濟學院方法

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多元時間序列模型

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第5節 嚮量自迴歸模型的設定與分析

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好書