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詹姆斯·D.汉密尔顿 著

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出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300202136

商品编码：14270058963

包装：平装

出版时间：2015-01-01

基本信息

书名：时间序列分析(上下册)

：118.00元

作者：詹姆斯·D.汉密尔顿

出版社：中国人民大学出版社

出版日期：2015-01-01

ISBN：9787300202136

字数：1143 千字

页码：948

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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近几年间，研究者分析时间序列数据的方式发生了显著的变化。因此，很有必要对这一日益重要的研究领域的新近发展进行综合，并整体呈现出来。作者次对时间序列分析的相关进展做出详细、全面的梳理与阐述。这些研究进展包括向量自回归、广义矩估计、单位根的经济与统计结果、非线性时间序列等。另外，作者在本书中还阐述了包括线性表征、自相关、生成函数、谱分析、卡尔曼滤波等动态系统的传统分析工具。这些内容有助于经济理论研究和解释现实世界的数据.
本书将为学生、研究者和预测人员提供对动态系统、计量经济和时间序列分析的独立而明确的全面分析。从简单的原理出发，作者的清晰表达使得一年级研究生和非专业人士也能理解相关内容的历史进展和新近发展。同时，由于其全面性，使得该书为研究者了解学术前沿提供了宝贵的参考文献。作者一方面通过大量的例子展示理论结果如何运用于实践，另一方面在相关章节后面提供了详细的数学附录。作为为相关领域学生和研究者提供的理论路线图，该书将成为未来若干年相关领域的指导书。

目录

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（上册）
第1章 差分方程
1.1 一阶差分方程
1.2 p阶差分方程
附录1.A 第1章性质证明
第1章参考文献
第2章 滞后算子
2.1 简介
2.2 一阶差分方程
2.3 二阶差分方程
2.4 p阶差分方程
2.5 初始条件及无界序列
第2章参考文献
第3章 平稳自回归移动平均过程
3.1 期望、平稳性和遍历性
3.2 白噪声
3.3 移动平均过程
3.4 自回归过程
3.5 混合自回归移动平均过程
3.6 自协方差生成函数
3.7 可逆性
附录3.A 无限阶移动平均过程的收敛结论
第3章习题
第3章参考文献
第4章 预测
4.1 预测的原理
4.2 基于无限个观测的预测
4.3 基于有限个观测的预测
4.4 正定对称矩阵的三角分解
4.5 线性投影更新
4.6 高斯过程的优预测
4.7 自回归移动平均过程的和
4.8 沃尔德分解与博克斯詹金斯建模哲学
附录 4.A 普通小二乘回归与线性投影
附录 4.B 一阶移动平均过程协方差矩阵的三角分解
第4章习题
第4章参考文献
第5章 极大似然估计
5.1 简介
5.2 高斯一阶自回归过程的似然函数
5.3 高斯 p阶自回归过程的似然函数
5.4 高斯一阶移动平均过程的似然函数
5.5 高斯 q阶移动平均过程的似然函数
5.6 高斯 p阶自回归q阶移动平均过程的似然函数
5.7 数值优化
5.8 极大似然估计的统计推断
5.9 不等式约束
附录5.A 第5章性质证明
第5章习题
第5章参考文献
第6章 谱分析
6.1 总体谱
6.2 样本谱
6.3 总体谱估计
6.4 谱分析的应用
附录6.A 第6章性质证明
第6章习题
第6章参考文献
第7章 渐近分布理论
7.1 渐近分布理论回顾
7.2 序列相关观测的极限定理
附录7.A 第7章性质证明
第7章习题
第7章参考文献
第8章 线性回归模型
8.1 确定性回归元与独立同分布高斯扰动下的普通小二乘法回顾
8.2 一般条件下的普通小二乘法
8.3 广义小二乘法
附录8.A 第8章性质证明
第8章习题
第8章参考文献
第9章 线性联立方程系统
9.1 联立方程偏差
9.2 工具变量与两阶段小二乘法
9.3 识别
9.4 完全信息极大似然估计
9.5 基于简化型的估计
9.6 联立方程偏差综述
附录9.A 第9章性质证明
第9章习题
第9章参考文献
第10章 协方差平稳的向量过程
10.1 向量自回归简介
10.2 向量过程的自协方差与收敛性结论
10.3 向量过程的自协方差生成函数
10.4 向量过程的谱
10.5 向量过程的样本均值
附录10.A 第10章性质证明
第10章习题
第10章参考文献
第11章 向量自回归
11.1 无约束向量自回归的极大似然估计与假设检验
11.2 二元格兰杰因果检验
11.3 有约束向量自回归的极大似然估计
11.4 脉冲响应函数
11.5 方差分解
11.6 向量自回归与结构计量模型
11.7 脉冲响应函数的标准误
附录11.A 第11章性质证明
附录11.B 解析导数的计算
第11章习题
第11章参考文献
第12章 贝叶斯分析
12.1 贝叶斯分析简介
12.2 向量自回归的贝叶斯分析
12.3 数值贝叶斯方法
附录12.A 第12章性质证明
第12章习题
第12章参考文献
第13章 卡尔曼滤波
13.1 动态系统的状态空间表达
13.2 卡尔曼滤波的推导
13.3 基于状态空间表达的预测
13.4 参数的极大似然估计
13.5 稳态卡尔曼滤波
13.6 平滑
13.7 卡尔曼滤波的统计推断
13.8 时变参数
附录13.A 第13章性质证明
第13章习题
第13章参考文献
第14章 广义矩方法
14.1 广义矩估计
14.2 例子
14.3 拓展
14.4 广义矩与极大似然估计
附录14.A 第14章性质证明
第14章习题
第14章参考文献

（下册）
第15章 非平稳时间序列模型
15.1 简介
15.2 为什么考虑线性时间趋势和单位根
15.3 趋势平稳和单位根过程的比较
15.4 单位根检验的含义
15.5 趋势时间序列的其他方法
附录15.A 第15章部分公式的推导
第15章参考文献
第16章 确定性时间趋势过程
16.1 简单时间趋势模型普通小二乘估计的渐近分布
16.2 简单时间趋势模型的假设检验
16.3 含确定性时间趋势的自回归过程的渐近推断
附录16.A 第16章部分公式的推导
第16章习题
第16章参考文献
第17章 带有单位根的单变量过程
17.1 简介
17.2 布朗运动
17.3 泛函中心极限定理
17.4 真实系数为1时一阶自回归的渐近性质
17.5 存在一般序列相关的单位根过程的渐近结论
17.6 单位根的菲利普斯佩龙检验
17.7 p阶自回归的渐近性质和增广的迪基富勒单位根检验
17.8 单位根检验的其他方法
17.9 贝叶斯分析和单位根
附录17.A 第16章性质证明
第17章习题
第17章参考文献
第18章 多变量时间序列的单位根
18.1 非平稳向量过程的渐近结果
18.2 包含单位根的向量自回归过程
18.3 伪回归
附录18.A 第18章性质证明
第18章习题
第18章参考文献
第19章 协整
19.1 简介
19.2 零假设为没有协整关系的检验
19.3 协整向量的假设检验
附录19.A 第19章性质证明
第19章习题
第19章参考文献
第20章 协整系统的完全信息极大似然分析
20.1 典则相关
20.2 极大似然估计
20.3 假设检验
20.4 单位根检验综述———差分还是不差分
附录20.A 第20章性质证明
第20章习题
第20章参考文献
第21章 带有异方差的时间序列模型
21.1 自回归条件异方差（ARCH）
21.2 扩展
附录21.A 第21章部分公式的推导
第21章参考文献
第22章 机制变化的时间序列建模
22.1 简介
22.2 马尔可夫链
22.3 独立同分布的混合分布的统计分析
22.4 机制变化的时间序列模型
附录22.A 第22章部分公式的推导
第22章习题
第22章参考文献
附录A 数学回顾
A.1 三角学
A.2 复数
A.3 微积分
A.4 矩阵代数
A.5 概率和统计
附录A 参考文献
附录B 统计表
附录C 部分习题答案
附录D 本书所用的希腊字母与数学符号
主题索引
译后记

作者介绍

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詹姆斯D汉密尔顿（James D. Hamilton）现为加州大学圣地亚哥分校（University of California, San Diego）经济学教授，1983年毕业于加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）,早年曾在弗吉尼亚大学（The University of Virginia）任教。他在时间序列和能源经济学研究上取得了丰硕的研究成果。

文摘

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序言

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经济计量学前沿：宏观经济数据与金融市场波动分析 本书聚焦于现代经济学研究和金融市场实践中最为核心的挑战之一：如何有效分析和建模具有时间依赖性的经济时间序列数据。 面对全球化背景下日益复杂的经济周期、政策冲击以及金融资产价格的剧烈波动，传统静态模型已无法满足实际需求。本书旨在为高级经济学、金融学研究生、量化分析师以及宏观经济研究人员提供一套严谨、全面且具有实践指导意义的理论框架和先进的计量工具。 本书的结构设计遵循从理论基础到高级应用的递进路径，确保读者能够扎实掌握时间序列分析的精髓，并能将其灵活运用于解决真实的经济问题。 --- 第一部分：时间序列的基础理论与平稳性检验 (The Foundations: Stationarity and Model Identification) 本部分为后续复杂模型建立奠定坚实的理论基石。我们首先回顾概率论与数理统计中关于随机过程的基本概念，明确时间序列数据的关键特性——依赖性与非平稳性。 1.1 随机过程的再认识： 详细阐述了马尔可夫过程、平稳过程（严平稳与弱平稳）的严格定义及其相互关系。重点讨论了时间序列分析中至关重要的“弱平稳性”的经济学意义，例如均值和方差不随时间变化的特性如何影响模型的可估计性和预测的有效性。 1.2 描述性分析与初步识别： 介绍如何利用样本自相关函数（ACF）和样本偏自相关函数（PACF）对序列的动态结构进行初步探索。我们将深入探讨白噪声过程的特征，并教授如何根据ACF和PACF的截尾或递减特性，初步判断序列是否可能由自回归（AR）或移动平均（MA）过程生成。 1.3 平稳性检验的实践与困境： 本章是本书的重点之一。我们超越简单的图形观察，系统梳理了当前主流的单位根检验方法。详细介绍了增广迪基-福勒（ADF）检验的原理解释，重点分析了检验的功效（Power）和零假设的设定（检验是否存在单位根，即序列是否为随机游走）。随后，引入了更具稳健性的检验，如菲利普斯-佩隆（PP）检验和KPSS检验（检验均值或趋势的平稳性），并探讨了在有限样本和存在结构性变化时的检验选择和结果解释的注意事项。讨论了如何区分伪回归（Spurious Regression）的风险。 --- 第二部分：线性时间序列模型：ARIMA族谱 (The Linear Framework: ARIMA Models) 本部分系统构建了经典线性时间序列模型，它们构成了所有现代时间序列分析的基石。 2.1 自回归与移动平均模型（AR与MA）： 深入剖析了$AR(p)$模型中特征方程的根与序列的平稳性之间的关系。对于$MA(q)$模型，我们重点讨论了可逆性（Invertibility）的条件，解释了为何可逆性在模型识别和长期冲击的解释中至关重要。 2.2 整合过程与ARMA/ARIMA模型： 讲解了如何利用差分（Differencing）操作将非平稳序列转化为平稳序列，从而建立自回归移动平均过程（ARMA）。详细阐述了如何构建和估计$ ext{ARMA}(p, q)$模型，以及如何通过信息准则（AIC/BIC）进行最优阶数的选择。随后，将上述概念推广到包含差分项的$ ext{ARIMA}(p, d, q)$模型，这是处理宏观经济变量（如GDP、通胀率）的标准工具。 2.3 条件异方差性处理：GARCH模型 认识到金融时间序列（如股票收益率、汇率波动）通常表现出波动率聚集的现象，即“大波动后面跟着大波动”。本章专注于非线性模型的引入。首先介绍了平方残差序列的自相关性，随后系统推导了最基本的广义自回归条件异方差模型——$ ext{ARCH}(q)$模型。在此基础上，重点讲解了$ ext{GARCH}(1, 1)$模型的构造、参数估计（通常采用极大似然法）及其在风险管理和波动率预测中的实际应用。更进一步，我们探讨了$ ext{EGARCH}$（指数GARCH）和$ ext{GJR-GARCH}$模型，用于捕捉金融市场中常见的“杠杆效应”（负向冲击对波动率的影响大于正向冲击）。 --- 第三部分：多元时间序列分析：相互依赖性的捕捉 (Multivariate Time Series: Capturing Interdependencies) 在实际的宏观经济和金融系统中，变量之间往往存在复杂的动态相互作用。本部分提供工具来分析这种多变量交互关系。 3.1 向量自回归模型（VAR）： 介绍了如何将多个时间序列变量纳入一个统一的动态模型中，即向量自回归模型（VAR）。重点讨论了如何确定VAR模型的适当滞后阶数（基于信息准则或似然比检验）。本书强调了VAR模型在结构识别问题上的局限性，并引导读者理解其主要用途在于脉冲响应分析（Impulse Response Function, IRF）。 3.2 脉冲响应分析与方差分解： 详细解释了IRF的计算过程，说明了如何通过它来追踪一个变量受到内生冲击后对系统中所有其他变量在未来时期的动态影响。同时，讲解了方差分解（Forecast Error Variance Decomposition），用以量化不同冲击源对系统预测误差的相对贡献程度。 3.3 协整与向量误差修正模型（VECM）： 这是处理非平稳多变量系统的核心工具。首先，阐述了协整（Cointegration）的概念，区分了严格的统计协整与经济学上的长期均衡关系。我们将讲解恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）两步法和更稳健的詹森（Johansen）检验，用于确定协整关系的秩。最后，构建向量误差修正模型（VECM），它能同时刻画变量间的短期动态调整以及向长期均衡关系收敛的速度和方式，是分析货币政策传导和汇率长期决定关系的关键工具。 --- 第四部分：高级主题：非线性和高频数据处理 (Advanced Topics: Nonlinearity and High-Frequency Data) 本部分探讨了时间序列分析中更具挑战性和前沿性的领域，尤其关注金融数据的复杂性。 4.1 状态空间模型与卡尔曼滤波： 介绍了状态空间模型的强大灵活性，它允许我们处理不可观测的潜在状态变量。重点讲解了卡尔曼滤波在时间变参数模型（如TVP-VAR）以及实时动态系统中的应用，例如对潜在通胀或利率路径的估计。 4.2 非线性模型的补充探讨： 简要介绍了门限自回归模型（TAR）和状态依赖型模型（MS-VAR），这些模型允许序列的动态特性根据特定条件（如经济衰退或扩张）发生结构性转变，为分析经济周期的非对称性提供了新的视角。 4.3 时间序列的频率域分析： 简要介绍了如何利用谱密度函数来分析序列中存在的不同频率的波动成分，这在分析季节性、周期性以及特定频率下的经济或金融周期特征时非常有用。 --- 本书特色： 理论深度与实践操作的平衡： 每一理论推导后均附有详细的经济学或金融学应用案例，并指导读者如何使用主流计量软件（如EViews、Stata或R语言包）实现模型估计和诊断。 严谨的检验与诊断： 强调模型设定的充分性检验（如残差的白噪声检验、模型的稳定性检验），确保所建模型的可靠性。 前沿视角： 充分涵盖了处理金融波动率和宏观经济政策冲击分析所必需的GARCH族和VECM工具。 本书不仅是一本教科书，更是一本高级研究指南，旨在培养读者对复杂时间序列数据的批判性分析能力。

评分☆☆☆☆☆

拿到这套书的第一感觉就是“厚重”，沉甸甸的，仿佛承载着时间序列分析的精华。翻开书页，扑面而来的是一种严谨又不失温度的学术气息。作者的语言风格非常清晰流畅，即使是涉及一些复杂的统计概念，也能被解释得条理分明。我尤其欣赏书中对于时间序列分析的“历史沿革”和“发展脉络”的梳理，这让我能够更好地理解各个模型是如何一步步发展演变而来的，以及它们各自的优缺点。书中的图表运用也非常恰当，很多关键的定义和定理都配有直观的图示，帮助我加深记忆。在学习过程中，我发现书中不仅讲解了基础的模型，还涉及了一些更高级的主题，比如非线性时间序列模型、多变量时间序列分析等，这让我觉得这本书的覆盖面非常广。对于那些希望系统学习时间序列分析，并且想把它应用到实际工作中的读者来说，这套书绝对是不可多得的宝藏。它就像一个百科全书，满足了我对时间序列分析各个层面的好奇心。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定实践经验的数据分析师，我一直试图寻找一本既能巩固基础知识，又能拓展视野的时间序列分析书籍。《时间序列分析》（人大版）上下册中文版给我带来了巨大的惊喜。这本书的内容安排非常合理，从最基本的概念讲起，循序渐进地引入各种模型，并且在每个模型介绍后，都会紧跟着相关的统计检验和模型评估方法，这对于我这种偏向实操的人来说，非常实用。作者在讲解模型时，常常会引用现实世界中的例子，比如股票价格、经济增长率等，让我能够立刻感受到这些模型是如何解决实际问题的。书中的代码示例也很丰富，虽然我平时主要使用Python，但书中的R语言代码也给了我不少启发，让我能够举一反三。我特别喜欢书中关于“模型误用的风险”以及“如何解释模型结果”的章节，这部分内容往往被忽视，但却是保证分析结果可靠性的关键。总的来说，这本书是我近期工作中的重要参考，它帮助我更深入地理解了时间序列分析的内涵，也为我未来的工作提供了更坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书简直是一场学术盛宴！作为一名资深的时间序列爱好者，我阅读过不少相关的书籍，但《时间序列分析》（人大版）上下册中文版无疑是我近期最满意的一本。它不仅仅是一本教材，更像是一位博学严谨的导师，引领我深入探索时间序列分析的奥秘。书中的理论推导严谨而不失逻辑性，每一个公式的出现都伴随着清晰的解释和背后的数学原理，让我能够真正理解“为什么是这样”。作者在处理复杂的模型时，比如状态空间模型、卡尔曼滤波等，展现了高超的驾驭能力，将这些看似高深的工具分解成易于理解的部分，并辅以详尽的算法描述和伪代码，这对于我这种希望深入研究的读者来说，价值巨大。我特别喜欢书中对于模型诊断和模型选择的详细阐述，这部分往往是很多教材忽略的，但恰恰是实际应用中至关重要的一环。作者给出了多种诊断方法，并解释了它们背后的统计意义，让我能更科学地评估模型的优劣。此外，书中还涉及了一些前沿的研究方向，这让我对未来的学习和研究有了更清晰的规划。总的来说，这是一套能够让你在学术上有所突破的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是太让人惊喜了！我一直对时间序列分析很感兴趣，但市面上很多教材要么过于理论化，要么过于浅显，总觉得抓不住重点。拿到这套书之后，我迫不及待地翻开，发现它完美地平衡了理论深度和实践应用。开篇就对时间序列的基本概念做了清晰的梳理，从平稳性、自相关性到移动平均模型，讲解得丝丝入扣，完全没有晦涩难懂的感觉。让我印象深刻的是，作者在介绍每一个模型时，都会给出非常直观的例子，帮助我理解模型背后的逻辑。比如，在讲解ARIMA模型时，作者并没有直接丢出一堆公式，而是先通过一个生动的故事，将滞后项、差分等概念巧妙地融入其中，让我豁然开朗。更重要的是，书中穿插了大量的案例分析，涵盖了经济、金融、气象等多个领域，让我看到了时间序列分析在现实世界中的强大威力。那些代码示例也很实用，可以直接拿来运行，对初学者来说简直是福音。感觉作者在编写这本书时，真的站在读者的角度，把复杂的问题简单化，把枯燥的理论生动化，让我对时间序列分析这门学科产生了前所未有的热情。

评分☆☆☆☆☆

这套书让我重新认识了时间序列分析。我之前一直认为这个领域非常枯燥，充斥着各种复杂的公式和理论。但自从翻开这本书，我的看法彻底改变了。作者的讲解方式非常独特，他将抽象的概念具体化，将深奥的理论生活化。例如，在讲解“协方差平稳性”的时候，作者没有直接给出数学定义，而是通过一个生动的比喻，比如一个股票价格在一段时间内波动范围相对稳定，让我瞬间理解了这个概念的本质。书中的内容组织也非常巧妙，它不是简单地罗列模型，而是通过“问题-模型-应用”的逻辑链条，引导读者一步步深入。我特别喜欢书中关于“时间序列的模式识别”的章节，这部分让我学会了如何从数据中发现隐藏的规律，并且如何根据这些规律来选择最合适的模型。同时，书中还包含了一些非常实用的技巧和注意事项，比如如何处理缺失值、如何进行异常值检测等，这些都是在实际工作中经常会遇到的问题。读完这本书，我感觉自己对时间序列分析的理解上升了一个层次，也更有信心去应对各种实际的数据分析挑战了。