包郵 人大版 時間序列分析 漢密爾頓 上下冊中文版 中國人民大學齣版社 時間序列分析領域經 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

詹姆斯·D.漢密爾頓 著

圖書標籤:

• 時間序列分析
• 漢密爾頓
• 人大版
• 計量經濟學
• 統計學
• 經濟學
• 金融學
• 上冊
• 下冊
• 中國人民大學齣版社
• 包郵

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300202136

商品編碼：14270058963

包裝：平裝

齣版時間：2015-01-01

基本信息

書名：時間序列分析(上下冊)

：118.00元

作者：詹姆斯·D.漢密爾頓

齣版社：中國人民大學齣版社

齣版日期：2015-01-01

ISBN：9787300202136

字數：1143 韆字

頁碼：948

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

內容提要

---

近幾年間，研究者分析時間序列數據的方式發生瞭顯著的變化。因此，很有必要對這一日益重要的研究領域的新近發展進行綜閤，並整體呈現齣來。作者次對時間序列分析的相關進展做齣詳細、全麵的梳理與闡述。這些研究進展包括嚮量自迴歸、廣義矩估計、單位根的經濟與統計結果、非綫性時間序列等。另外，作者在本書中還闡述瞭包括綫性錶徵、自相關、生成函數、譜分析、卡爾曼濾波等動態係統的傳統分析工具。這些內容有助於經濟理論研究和解釋現實世界的數據.
本書將為學生、研究者和預測人員提供對動態係統、計量經濟和時間序列分析的獨立而明確的全麵分析。從簡單的原理齣發，作者的清晰錶達使得一年級研究生和非專業人士也能理解相關內容的曆史進展和新近發展。同時，由於其全麵性，使得該書為研究者瞭解學術前沿提供瞭寶貴的參考文獻。作者一方麵通過大量的例子展示理論結果如何運用於實踐，另一方麵在相關章節後麵提供瞭詳細的數學附錄。作為為相關領域學生和研究者提供的理論路綫圖，該書將成為未來若乾年相關領域的指導書。

目錄

---

（上冊）
第1章 差分方程
1.1 一階差分方程
1.2 p階差分方程
附錄1.A 第1章性質證明
第1章參考文獻
第2章 滯後算子
2.1 簡介
2.2 一階差分方程
2.3 二階差分方程
2.4 p階差分方程
2.5 初始條件及無界序列
第2章參考文獻
第3章 平穩自迴歸移動平均過程
3.1 期望、平穩性和遍曆性
3.2 白噪聲
3.3 移動平均過程
3.4 自迴歸過程
3.5 混閤自迴歸移動平均過程
3.6 自協方差生成函數
3.7 可逆性
附錄3.A 無限階移動平均過程的收斂結論
第3章習題
第3章參考文獻
第4章 預測
4.1 預測的原理
4.2 基於無限個觀測的預測
4.3 基於有限個觀測的預測
4.4 正定對稱矩陣的三角分解
4.5 綫性投影更新
4.6 高斯過程的優預測
4.7 自迴歸移動平均過程的和
4.8 沃爾德分解與博剋斯詹金斯建模哲學
附錄 4.A 普通小二乘迴歸與綫性投影
附錄 4.B 一階移動平均過程協方差矩陣的三角分解
第4章習題
第4章參考文獻
第5章 極大似然估計
5.1 簡介
5.2 高斯一階自迴歸過程的似然函數
5.3 高斯 p階自迴歸過程的似然函數
5.4 高斯一階移動平均過程的似然函數
5.5 高斯 q階移動平均過程的似然函數
5.6 高斯 p階自迴歸q階移動平均過程的似然函數
5.7 數值優化
5.8 極大似然估計的統計推斷
5.9 不等式約束
附錄5.A 第5章性質證明
第5章習題
第5章參考文獻
第6章 譜分析
6.1 總體譜
6.2 樣本譜
6.3 總體譜估計
6.4 譜分析的應用
附錄6.A 第6章性質證明
第6章習題
第6章參考文獻
第7章 漸近分布理論
7.1 漸近分布理論迴顧
7.2 序列相關觀測的極限定理
附錄7.A 第7章性質證明
第7章習題
第7章參考文獻
第8章 綫性迴歸模型
8.1 確定性迴歸元與獨立同分布高斯擾動下的普通小二乘法迴顧
8.2 一般條件下的普通小二乘法
8.3 廣義小二乘法
附錄8.A 第8章性質證明
第8章習題
第8章參考文獻
第9章 綫性聯立方程係統
9.1 聯立方程偏差
9.2 工具變量與兩階段小二乘法
9.3 識彆
9.4 完全信息極大似然估計
9.5 基於簡化型的估計
9.6 聯立方程偏差綜述
附錄9.A 第9章性質證明
第9章習題
第9章參考文獻
第10章 協方差平穩的嚮量過程
10.1 嚮量自迴歸簡介
10.2 嚮量過程的自協方差與收斂性結論
10.3 嚮量過程的自協方差生成函數
10.4 嚮量過程的譜
10.5 嚮量過程的樣本均值
附錄10.A 第10章性質證明
第10章習題
第10章參考文獻
第11章 嚮量自迴歸
11.1 無約束嚮量自迴歸的極大似然估計與假設檢驗
11.2 二元格蘭傑因果檢驗
11.3 有約束嚮量自迴歸的極大似然估計
11.4 脈衝響應函數
11.5 方差分解
11.6 嚮量自迴歸與結構計量模型
11.7 脈衝響應函數的標準誤
附錄11.A 第11章性質證明
附錄11.B 解析導數的計算
第11章習題
第11章參考文獻
第12章 貝葉斯分析
12.1 貝葉斯分析簡介
12.2 嚮量自迴歸的貝葉斯分析
12.3 數值貝葉斯方法
附錄12.A 第12章性質證明
第12章習題
第12章參考文獻
第13章 卡爾曼濾波
13.1 動態係統的狀態空間錶達
13.2 卡爾曼濾波的推導
13.3 基於狀態空間錶達的預測
13.4 參數的極大似然估計
13.5 穩態卡爾曼濾波
13.6 平滑
13.7 卡爾曼濾波的統計推斷
13.8 時變參數
附錄13.A 第13章性質證明
第13章習題
第13章參考文獻
第14章 廣義矩方法
14.1 廣義矩估計
14.2 例子
14.3 拓展
14.4 廣義矩與極大似然估計
附錄14.A 第14章性質證明
第14章習題
第14章參考文獻

（下冊）
第15章 非平穩時間序列模型
15.1 簡介
15.2 為什麼考慮綫性時間趨勢和單位根
15.3 趨勢平穩和單位根過程的比較
15.4 單位根檢驗的含義
15.5 趨勢時間序列的其他方法
附錄15.A 第15章部分公式的推導
第15章參考文獻
第16章 確定性時間趨勢過程
16.1 簡單時間趨勢模型普通小二乘估計的漸近分布
16.2 簡單時間趨勢模型的假設檢驗
16.3 含確定性時間趨勢的自迴歸過程的漸近推斷
附錄16.A 第16章部分公式的推導
第16章習題
第16章參考文獻
第17章 帶有單位根的單變量過程
17.1 簡介
17.2 布朗運動
17.3 泛函中心極限定理
17.4 真實係數為1時一階自迴歸的漸近性質
17.5 存在一般序列相關的單位根過程的漸近結論
17.6 單位根的菲利普斯佩龍檢驗
17.7 p階自迴歸的漸近性質和增廣的迪基富勒單位根檢驗
17.8 單位根檢驗的其他方法
17.9 貝葉斯分析和單位根
附錄17.A 第16章性質證明
第17章習題
第17章參考文獻
第18章 多變量時間序列的單位根
18.1 非平穩嚮量過程的漸近結果
18.2 包含單位根的嚮量自迴歸過程
18.3 僞迴歸
附錄18.A 第18章性質證明
第18章習題
第18章參考文獻
第19章 協整
19.1 簡介
19.2 零假設為沒有協整關係的檢驗
19.3 協整嚮量的假設檢驗
附錄19.A 第19章性質證明
第19章習題
第19章參考文獻
第20章 協整係統的完全信息極大似然分析
20.1 典則相關
20.2 極大似然估計
20.3 假設檢驗
20.4 單位根檢驗綜述———差分還是不差分
附錄20.A 第20章性質證明
第20章習題
第20章參考文獻
第21章 帶有異方差的時間序列模型
21.1 自迴歸條件異方差（ARCH）
21.2 擴展
附錄21.A 第21章部分公式的推導
第21章參考文獻
第22章 機製變化的時間序列建模
22.1 簡介
22.2 馬爾可夫鏈
22.3 獨立同分布的混閤分布的統計分析
22.4 機製變化的時間序列模型
附錄22.A 第22章部分公式的推導
第22章習題
第22章參考文獻
附錄A 數學迴顧
A.1 三角學
A.2 復數
A.3 微積分
A.4 矩陣代數
A.5 概率和統計
附錄A 參考文獻
附錄B 統計錶
附錄C 部分習題答案
附錄D 本書所用的希臘字母與數學符號
主題索引
譯後記

作者介紹

---

詹姆斯D漢密爾頓（James D. Hamilton）現為加州大學聖地亞哥分校（University of California, San Diego）經濟學教授，1983年畢業於加州大學伯剋利分校（University of California, Berkeley）,早年曾在弗吉尼亞大學（The University of Virginia）任教。他在時間序列和能源經濟學研究上取得瞭豐碩的研究成果。

文摘

---

序言

---

經濟計量學前沿：宏觀經濟數據與金融市場波動分析 本書聚焦於現代經濟學研究和金融市場實踐中最為核心的挑戰之一：如何有效分析和建模具有時間依賴性的經濟時間序列數據。 麵對全球化背景下日益復雜的經濟周期、政策衝擊以及金融資産價格的劇烈波動，傳統靜態模型已無法滿足實際需求。本書旨在為高級經濟學、金融學研究生、量化分析師以及宏觀經濟研究人員提供一套嚴謹、全麵且具有實踐指導意義的理論框架和先進的計量工具。 本書的結構設計遵循從理論基礎到高級應用的遞進路徑，確保讀者能夠紮實掌握時間序列分析的精髓，並能將其靈活運用於解決真實的經濟問題。 --- 第一部分：時間序列的基礎理論與平穩性檢驗 (The Foundations: Stationarity and Model Identification) 本部分為後續復雜模型建立奠定堅實的理論基石。我們首先迴顧概率論與數理統計中關於隨機過程的基本概念，明確時間序列數據的關鍵特性——依賴性與非平穩性。 1.1 隨機過程的再認識： 詳細闡述瞭馬爾可夫過程、平穩過程（嚴平穩與弱平穩）的嚴格定義及其相互關係。重點討論瞭時間序列分析中至關重要的“弱平穩性”的經濟學意義，例如均值和方差不隨時間變化的特性如何影響模型的可估計性和預測的有效性。 1.2 描述性分析與初步識彆： 介紹如何利用樣本自相關函數（ACF）和樣本偏自相關函數（PACF）對序列的動態結構進行初步探索。我們將深入探討白噪聲過程的特徵，並教授如何根據ACF和PACF的截尾或遞減特性，初步判斷序列是否可能由自迴歸（AR）或移動平均（MA）過程生成。 1.3 平穩性檢驗的實踐與睏境： 本章是本書的重點之一。我們超越簡單的圖形觀察，係統梳理瞭當前主流的單位根檢驗方法。詳細介紹瞭增廣迪基-福勒（ADF）檢驗的原理解釋，重點分析瞭檢驗的功效（Power）和零假設的設定（檢驗是否存在單位根，即序列是否為隨機遊走）。隨後，引入瞭更具穩健性的檢驗，如菲利普斯-佩隆（PP）檢驗和KPSS檢驗（檢驗均值或趨勢的平穩性），並探討瞭在有限樣本和存在結構性變化時的檢驗選擇和結果解釋的注意事項。討論瞭如何區分僞迴歸（Spurious Regression）的風險。 --- 第二部分：綫性時間序列模型：ARIMA族譜 (The Linear Framework: ARIMA Models) 本部分係統構建瞭經典綫性時間序列模型，它們構成瞭所有現代時間序列分析的基石。 2.1 自迴歸與移動平均模型（AR與MA）： 深入剖析瞭$AR(p)$模型中特徵方程的根與序列的平穩性之間的關係。對於$MA(q)$模型，我們重點討論瞭可逆性（Invertibility）的條件，解釋瞭為何可逆性在模型識彆和長期衝擊的解釋中至關重要。 2.2 整閤過程與ARMA/ARIMA模型： 講解瞭如何利用差分（Differencing）操作將非平穩序列轉化為平穩序列，從而建立自迴歸移動平均過程（ARMA）。詳細闡述瞭如何構建和估計$ ext{ARMA}(p, q)$模型，以及如何通過信息準則（AIC/BIC）進行最優階數的選擇。隨後，將上述概念推廣到包含差分項的$ ext{ARIMA}(p, d, q)$模型，這是處理宏觀經濟變量（如GDP、通脹率）的標準工具。 2.3 條件異方差性處理：GARCH模型 認識到金融時間序列（如股票收益率、匯率波動）通常錶現齣波動率聚集的現象，即“大波動後麵跟著大波動”。本章專注於非綫性模型的引入。首先介紹瞭平方殘差序列的自相關性，隨後係統推導瞭最基本的廣義自迴歸條件異方差模型——$ ext{ARCH}(q)$模型。在此基礎上，重點講解瞭$ ext{GARCH}(1, 1)$模型的構造、參數估計（通常采用極大似然法）及其在風險管理和波動率預測中的實際應用。更進一步，我們探討瞭$ ext{EGARCH}$（指數GARCH）和$ ext{GJR-GARCH}$模型，用於捕捉金融市場中常見的“杠杆效應”（負嚮衝擊對波動率的影響大於正嚮衝擊）。 --- 第三部分：多元時間序列分析：相互依賴性的捕捉 (Multivariate Time Series: Capturing Interdependencies) 在實際的宏觀經濟和金融係統中，變量之間往往存在復雜的動態相互作用。本部分提供工具來分析這種多變量交互關係。 3.1 嚮量自迴歸模型（VAR）： 介紹瞭如何將多個時間序列變量納入一個統一的動態模型中，即嚮量自迴歸模型（VAR）。重點討論瞭如何確定VAR模型的適當滯後階數（基於信息準則或似然比檢驗）。本書強調瞭VAR模型在結構識彆問題上的局限性，並引導讀者理解其主要用途在於脈衝響應分析（Impulse Response Function, IRF）。 3.2 脈衝響應分析與方差分解： 詳細解釋瞭IRF的計算過程，說明瞭如何通過它來追蹤一個變量受到內生衝擊後對係統中所有其他變量在未來時期的動態影響。同時，講解瞭方差分解（Forecast Error Variance Decomposition），用以量化不同衝擊源對係統預測誤差的相對貢獻程度。 3.3 協整與嚮量誤差修正模型（VECM）： 這是處理非平穩多變量係統的核心工具。首先，闡述瞭協整（Cointegration）的概念，區分瞭嚴格的統計協整與經濟學上的長期均衡關係。我們將講解恩格爾-格蘭傑（Engle-Granger）兩步法和更穩健的詹森（Johansen）檢驗，用於確定協整關係的秩。最後，構建嚮量誤差修正模型（VECM），它能同時刻畫變量間的短期動態調整以及嚮長期均衡關係收斂的速度和方式，是分析貨幣政策傳導和匯率長期決定關係的關鍵工具。 --- 第四部分：高級主題：非綫性和高頻數據處理 (Advanced Topics: Nonlinearity and High-Frequency Data) 本部分探討瞭時間序列分析中更具挑戰性和前沿性的領域，尤其關注金融數據的復雜性。 4.1 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 介紹瞭狀態空間模型的強大靈活性，它允許我們處理不可觀測的潛在狀態變量。重點講解瞭卡爾曼濾波在時間變參數模型（如TVP-VAR）以及實時動態係統中的應用，例如對潛在通脹或利率路徑的估計。 4.2 非綫性模型的補充探討： 簡要介紹瞭門限自迴歸模型（TAR）和狀態依賴型模型（MS-VAR），這些模型允許序列的動態特性根據特定條件（如經濟衰退或擴張）發生結構性轉變，為分析經濟周期的非對稱性提供瞭新的視角。 4.3 時間序列的頻率域分析： 簡要介紹瞭如何利用譜密度函數來分析序列中存在的不同頻率的波動成分，這在分析季節性、周期性以及特定頻率下的經濟或金融周期特徵時非常有用。 --- 本書特色： 理論深度與實踐操作的平衡： 每一理論推導後均附有詳細的經濟學或金融學應用案例，並指導讀者如何使用主流計量軟件（如EViews、Stata或R語言包）實現模型估計和診斷。 嚴謹的檢驗與診斷： 強調模型設定的充分性檢驗（如殘差的白噪聲檢驗、模型的穩定性檢驗），確保所建模型的可靠性。 前沿視角： 充分涵蓋瞭處理金融波動率和宏觀經濟政策衝擊分析所必需的GARCH族和VECM工具。 本書不僅是一本教科書，更是一本高級研究指南，旨在培養讀者對復雜時間序列數據的批判性分析能力。

評分☆☆☆☆☆

我得說，這本書簡直是一場學術盛宴！作為一名資深的時間序列愛好者，我閱讀過不少相關的書籍，但《時間序列分析》（人大版）上下冊中文版無疑是我近期最滿意的一本。它不僅僅是一本教材，更像是一位博學嚴謹的導師，引領我深入探索時間序列分析的奧秘。書中的理論推導嚴謹而不失邏輯性，每一個公式的齣現都伴隨著清晰的解釋和背後的數學原理，讓我能夠真正理解“為什麼是這樣”。作者在處理復雜的模型時，比如狀態空間模型、卡爾曼濾波等，展現瞭高超的駕馭能力，將這些看似高深的工具分解成易於理解的部分，並輔以詳盡的算法描述和僞代碼，這對於我這種希望深入研究的讀者來說，價值巨大。我特彆喜歡書中對於模型診斷和模型選擇的詳細闡述，這部分往往是很多教材忽略的，但恰恰是實際應用中至關重要的一環。作者給齣瞭多種診斷方法，並解釋瞭它們背後的統計意義，讓我能更科學地評估模型的優劣。此外，書中還涉及瞭一些前沿的研究方嚮，這讓我對未來的學習和研究有瞭更清晰的規劃。總的來說，這是一套能夠讓你在學術上有所突破的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是太讓人驚喜瞭！我一直對時間序列分析很感興趣，但市麵上很多教材要麼過於理論化，要麼過於淺顯，總覺得抓不住重點。拿到這套書之後，我迫不及待地翻開，發現它完美地平衡瞭理論深度和實踐應用。開篇就對時間序列的基本概念做瞭清晰的梳理，從平穩性、自相關性到移動平均模型，講解得絲絲入扣，完全沒有晦澀難懂的感覺。讓我印象深刻的是，作者在介紹每一個模型時，都會給齣非常直觀的例子，幫助我理解模型背後的邏輯。比如，在講解ARIMA模型時，作者並沒有直接丟齣一堆公式，而是先通過一個生動的故事，將滯後項、差分等概念巧妙地融入其中，讓我豁然開朗。更重要的是，書中穿插瞭大量的案例分析，涵蓋瞭經濟、金融、氣象等多個領域，讓我看到瞭時間序列分析在現實世界中的強大威力。那些代碼示例也很實用，可以直接拿來運行，對初學者來說簡直是福音。感覺作者在編寫這本書時，真的站在讀者的角度，把復雜的問題簡單化，把枯燥的理論生動化，讓我對時間序列分析這門學科産生瞭前所未有的熱情。

評分☆☆☆☆☆

拿到這套書的第一感覺就是“厚重”，沉甸甸的，仿佛承載著時間序列分析的精華。翻開書頁，撲麵而來的是一種嚴謹又不失溫度的學術氣息。作者的語言風格非常清晰流暢，即使是涉及一些復雜的統計概念，也能被解釋得條理分明。我尤其欣賞書中對於時間序列分析的“曆史沿革”和“發展脈絡”的梳理，這讓我能夠更好地理解各個模型是如何一步步發展演變而來的，以及它們各自的優缺點。書中的圖錶運用也非常恰當，很多關鍵的定義和定理都配有直觀的圖示，幫助我加深記憶。在學習過程中，我發現書中不僅講解瞭基礎的模型，還涉及瞭一些更高級的主題，比如非綫性時間序列模型、多變量時間序列分析等，這讓我覺得這本書的覆蓋麵非常廣。對於那些希望係統學習時間序列分析，並且想把它應用到實際工作中的讀者來說，這套書絕對是不可多得的寶藏。它就像一個百科全書，滿足瞭我對時間序列分析各個層麵的好奇心。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有一定實踐經驗的數據分析師，我一直試圖尋找一本既能鞏固基礎知識，又能拓展視野的時間序列分析書籍。《時間序列分析》（人大版）上下冊中文版給我帶來瞭巨大的驚喜。這本書的內容安排非常閤理，從最基本的概念講起，循序漸進地引入各種模型，並且在每個模型介紹後，都會緊跟著相關的統計檢驗和模型評估方法，這對於我這種偏嚮實操的人來說，非常實用。作者在講解模型時，常常會引用現實世界中的例子，比如股票價格、經濟增長率等，讓我能夠立刻感受到這些模型是如何解決實際問題的。書中的代碼示例也很豐富，雖然我平時主要使用Python，但書中的R語言代碼也給瞭我不少啓發，讓我能夠舉一反三。我特彆喜歡書中關於“模型誤用的風險”以及“如何解釋模型結果”的章節，這部分內容往往被忽視，但卻是保證分析結果可靠性的關鍵。總的來說，這本書是我近期工作中的重要參考，它幫助我更深入地理解瞭時間序列分析的內涵，也為我未來的工作提供瞭更堅實的理論基礎。

評分☆☆☆☆☆

這套書讓我重新認識瞭時間序列分析。我之前一直認為這個領域非常枯燥，充斥著各種復雜的公式和理論。但自從翻開這本書，我的看法徹底改變瞭。作者的講解方式非常獨特，他將抽象的概念具體化，將深奧的理論生活化。例如，在講解“協方差平穩性”的時候，作者沒有直接給齣數學定義，而是通過一個生動的比喻，比如一個股票價格在一段時間內波動範圍相對穩定，讓我瞬間理解瞭這個概念的本質。書中的內容組織也非常巧妙，它不是簡單地羅列模型，而是通過“問題-模型-應用”的邏輯鏈條，引導讀者一步步深入。我特彆喜歡書中關於“時間序列的模式識彆”的章節，這部分讓我學會瞭如何從數據中發現隱藏的規律，並且如何根據這些規律來選擇最閤適的模型。同時，書中還包含瞭一些非常實用的技巧和注意事項，比如如何處理缺失值、如何進行異常值檢測等，這些都是在實際工作中經常會遇到的問題。讀完這本書，我感覺自己對時間序列分析的理解上升瞭一個層次，也更有信心去應對各種實際的數據分析挑戰瞭。