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出版者:南开大学出版社

作者:张晓峒主编

出品人:

页数:403

译者:

出版时间:2007-9

价格:35.00元

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isbn号码:9787310027439

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《时间序列分析：理论与实践》 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的时间序列分析理论框架，并辅以丰富的实际应用案例，帮助读者掌握如何理解、建模、预测和解释经济、金融以及其他领域中的时间序列数据。本书的叙事逻辑严谨，从最基础的概念出发，逐步引入复杂的模型和技术，力求让不同背景的读者都能从中受益。 第一部分：基础概念与经典模型 本书的开篇，我们将从时间序列分析的核心概念入手。读者将首先接触到什么是时间序列数据，理解其与横截面数据的本质区别，以及时间序列数据所特有的特性，如自相关性（autocorrelation）、异方差性（heteroskedasticity）以及非平稳性（non-stationarity）。我们将深入探讨平稳性的概念，特别是弱平稳（weak stationarity）和严平稳（strict stationarity），并介绍检验平稳性的常用方法，如单位根检验（unit root tests）。 随后，我们将详细介绍经典的时间序列模型，这是理解更复杂模型的基础。首先是自回归（Autoregressive, AR）模型，我们将阐述AR(p)模型的原理，即当前值如何依赖于过去p个观测值，并解释其参数的含义和估计方法。接着是移动平均（Moving Average, MA）模型，我们将揭示MA(q)模型中当前值如何与过去q个误差项相关联。 在此基础上，我们将引入自回归移动平均（Autoregressive Moving Average, ARMA）模型，这是AR和MA模型的结合，能够更灵活地刻画时间序列的动态结构。我们将详细讲解ARMA(p,q)模型的设定、识别、估计和检验过程。对于非平稳时间序列，我们将重点介绍差分（differencing）的概念，以及如何通过差分使其平稳，进而应用ARMA模型。 第二部分：单位根过程与协整分析 非平稳性是时间序列分析中最常见也最具挑战性的问题之一。本书将专门开辟章节深入探讨单位根过程（unit root processes）。我们将详细讲解随机游走（random walk）模型及其变种，解释单位根的存在如何导致序列的长期不确定性。我们将深入介绍单位根检验的各种方法，如Dickey-Fuller（DF）检验、增广Dickey-Fuller（ADF）检验，以及Phillips-Perron（PP）检验，并分析这些检验方法的原理、优缺点以及在实际应用中的注意事项。 当两个或多个非平稳时间序列变量之间存在长期稳定的均衡关系时，我们就称它们之间存在协整（cointegration）。协整关系意味着，尽管单个序列可能随机漂移，但它们的某种线性组合却是平稳的。本书将系统介绍协整的概念和检验方法，包括Engle-Granger两步法和Johansen检验。我们将深入讲解协整向量的含义，以及如何在存在协整关系的情况下建立误差修正模型（Error Correction Model, ECM）来捕捉短期动态和长期均衡。ECM模型能够有效地将序列的短期波动与长期均衡关系联系起来，是分析经济变量之间相互作用的重要工具。 第三部分：波动率建模与预测 在金融市场和经济数据分析中，波动率（volatility）往往比均值更受关注。本书将深入探讨波动率的建模与预测。我们将首先介绍条件异方差（Conditional Heteroskedasticity, ARCH）模型，解释该模型如何捕捉误差项方差随时间变化的现象。在此基础上，我们将引入更具代表性的广义自回归条件异方差（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, GARCH）模型。我们将详细讲解GARCH(p,q)模型的结构，包括其参数的解释，并介绍最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）等估计方法。 为了更好地刻画金融市场中的波动率特征，如波动率聚集（volatility clustering）和杠杆效应（leverage effect），本书还将介绍更高级的波动率模型，例如EGARCH（Exponential GARCH）模型和GJR-GARCH模型。我们将分析这些模型如何更精确地捕捉不对称的波动率反应。最后，本书将讨论如何利用这些波动率模型进行波动率的预测，以及这些预测在风险管理、期权定价等领域的应用。 第四部分：向量自回归模型与结构分析 许多经济现象并非由单个变量独立驱动，而是多个变量相互影响、共同演化的结果。为了分析这类多变量时间序列系统，本书将重点介绍向量自回归（Vector Autoregression, VAR）模型。VAR模型将系统中的所有变量都视为内生变量，并将其表示为自身滞后值的线性组合。我们将详细讲解VAR模型的设定、阶数选择（如Akaike信息准则 AIC, Schwarz信息准则 BIC）、估计和诊断检验。 在VAR模型的基础上，我们将进一步介绍结构向量自回归（Structural Vector Autoregression, SVAR）模型。SVAR模型在VAR模型的基础上引入了经济理论的约束，旨在识别经济中的结构性冲击（structural shocks）。我们将讲解如何通过不同类型的识别方法（如Cholesky分解、零约束、符号约束）来分离出内生变量的结构性冲击，并分析这些冲击对经济变量的动态影响。脉冲响应函数（Impulse Response Function, IRF）和方差分解（Variance Decomposition）是SVAR模型分析的重要工具，本书将详细介绍如何解释和应用它们。 第五部分：状态空间模型与卡尔曼滤波 状态空间模型（State-Space Models）提供了一种非常灵活且强大的框架来处理各种时间序列问题，尤其适合处理具有潜在（未观测）状态的系统。本书将引入状态空间模型的基本框架，包括状态方程（state equation）和观测方程（observation equation），并解释其在时间序列分析中的普适性。 核心内容将围绕卡尔曼滤波（Kalman Filter）展开。卡尔曼滤波是一种最优线性滤波器，能够递归地估计系统的状态变量，即使状态变量是不可观测的。我们将详细讲解卡尔曼滤波器的原理，包括预测和更新步骤，并展示如何利用卡尔曼滤波来估计含有不可观测成分的时间序列模型，如随机波动率模型、时间变参数模型等。此外，我们还将介绍平滑算法（smoothing algorithms），用于估计过去的所有状态变量，从而获得更精确的参数估计和状态推断。 第六部分：模型选择、评估与应用 在完成模型构建之后，如何选择最优模型、如何评估模型的拟合优度以及如何将模型应用于实际问题，是至关重要的环节。本书将 devote 章节讨论这些方面。我们将介绍各种模型选择标准，如信息准则（AIC, BIC）和赤池信息量准则（AICc），并讨论它们在不同情境下的适用性。 模型的评估将涵盖残差分析（residual analysis），包括检查残差的自相关性、异方差性以及正态性，并介绍各种诊断检验方法。我们将讲解如何使用Ljung-Box检验、ARCH-LM检验等来检验模型是否充分抓住了数据的动态结构。 在实际应用方面，本书将通过多个精心挑选的案例来展示时间序列分析的强大力量。这些案例可能涵盖宏观经济预测（如GDP增长率、通货膨胀率的预测）、金融市场分析（如股票价格的波动率预测、汇率的动态分析）、以及其他学科的实际问题。通过这些案例，读者将学习如何将理论知识转化为解决实际问题的能力，如何将模型应用于政策制定、风险管理和投资决策等领域。 结论 《时间序列分析：理论与实践》力求成为一本集理论深度、模型广度与实践价值于一体的著作。本书的目标是让读者不仅理解时间序列分析的“是什么”和“为什么”，更能掌握“怎么做”，并能将所学知识灵活应用于自身的学术研究或实际工作中。本书的编写风格力求清晰易懂，同时又不失严谨性，旨在为希望深入了解时间序列分析的读者提供一条扎实的学习路径。

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深入阅读后，我发现这本书的魅力不仅仅在于其理论的深度，更在于它将那些看似高高在上的经济学模型，通过一系列生动具体的案例，落地到了现实世界中。例如，在讲解时间序列分析时，作者没有仅仅停留在数学公式的推导上，而是结合了宏观经济指标的波动案例，甚至穿插了一些金融市场的实际数据分析，这让抽象的理论瞬间变得有血有肉，极大地激发了我继续探索下去的兴趣。不得不提的是，书中对计量工具的选择和运用，展示了一种非常务实和审慎的态度，它不盲目追求复杂性，而是强调模型的适用性和解释力，这一点对于初学者来说，无疑是最好的引导，避免了陷入过度拟合的泥潭。

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这本书的封面设计充满了现代感，配色沉稳又不失活力，初次翻开时，那种厚实和严谨的气息扑面而来，让人对接下来的阅读充满了期待。内页的排版清晰简洁，字体选择既保证了阅读的舒适度，又透露出一种学术的专业性。作者在引言部分就明确地指出了本书的宏观架构和核心目标，这种开门见山的叙述方式非常讨喜，避免了冗长和晦涩的前言，让我能迅速抓住重点。书中对核心概念的引入，处理得非常平滑，仿佛是领着一个新手，一步步走入一个错综复杂但又逻辑严密的迷宫。

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坦白说，在阅读过程中，我遇到了一些非常深入的统计学和代数证明，起初感到有些吃力。然而，作者在处理这些复杂推导时，采用了“先给出直觉，再展示严谨”的策略。他会先用通俗的语言阐述某个定理背后的经济学含义或统计学逻辑，让你建立起对这个工具的感性认识，然后再补上严谨的数学证明。这种循序渐进的处理方式，极大地降低了学习曲线的陡峭感。对于那些对数学有一定基础但又渴望深入理解理论根源的读者来说，这种平衡把握得非常到位，既不失学术的严谨性，又照顾到了读者的接受度。

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这本书最大的价值，在我看来，在于它提供了一种看待世界解决问题的“计量视角”。它教会我的不仅仅是如何运行回归分析，更是如何构建一个科学的假设，如何识别潜在的内生性问题，以及如何在信息不完全的情况下做出最合理的推断。合上书本时，我感觉自己手中仿佛多了一副能够穿透表面现象、直抵事物本质的眼镜。它不仅仅是一本教科书，更像是一本方法论的指南，让我对未来处理任何涉及数据和因果推断的问题时，都能多一份信心和条理清晰的思考框架，这种思维方式的提升，是任何纯粹的知识积累都无法比拟的。

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这本书的结构安排，体现了作者深厚的教学功底。章节之间的过渡自然流畅，如同精密的齿轮咬合，上一章的结论往往会自然而然地导向下一章的议题，形成一个完整的知识闭环。我尤其欣赏作者在每一章末尾设置的“思考题与拓展阅读”部分。这些问题往往不是简单的概念复述，而是直击当前计量经济学研究的前沿和难点，激发读者进行批判性思考，这比单纯的习题集要高明得多。它更像是一位循循善诱的导师，在你以为已经掌握了知识点时，轻轻推你一把，让你去面对更广阔的天地。

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第4版 可怕 书看不下去 我还是去刷题吧

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怎么说呢，觉得不行不知道是自己太菜还是他真不行，不过书确实基础。五星给自己考试加个油。

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问题就是我不懂...

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本学期唯一一门数学课。 身心都受到摧残。

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问题就是我不懂...