具体描述
本书是计量经济学领域的一部经典教材，全书始终贯穿由浅入深的学习过程，运用真实的数据举例，阐述关键概念，不但完整、精简，而且非常注重应用。本书通过案例阐释计量方法的实际应用，鲜有复杂的数学公式推导。全书的主题涵盖差分方程、平稳时间序列模型、波动性建模、包含趋势的模型、多方程时间序列模型、协整与误差修正模型以及非线性时间序列模型等内容。
作者简介
沃尔特·恩德斯（Walter Enders），美国亚拉巴马州立大学的经济学教授，1975年他获得纽约哥伦比亚大学经济学博士学位。恩德斯博士近的研究集中于时间序列模型在经济学和金融领域的发展与运用。他已经在许多期刊上发表了多篇论文，这些期刊包括：Review of Economy and Statistics，Quarterly Journal of Economics，Journal ofInternational Econom，ics，American Economic Review（美国经济协会主办），Journal of Business and Economic Statistics（美国统计协会主办）以及The American Political Science Review（美国政治科学协会主办）。他现担任国际经济学领域的三种期刊的正式编辑，以及乌克兰政府的政策顾问。他还因防止核战争方面的行为科学研究，与托德·森德勒（Todd Sandler）分享了美国国家科学院的：ESTES奖。该奖项的认定中提到，“…认知与行为科学领域的基础研究，运用规范分析或实证方法，或两者的佳结合，加深了我们对有关核战危机的认识。”国家科学院授予他们该奖项是因为他们“…对跨国恐怖活动的共同研究，即运用博弈论和时间序列分析证明了恐怖袭击对防御性反制措施的响应具有循环性和易变性的特征
目录信息
作译者简介
前言
第1章差分方程1
本章学习目标1
导论1
1.1时间序列模型1
1.2差分方程及求解方法5
1.3迭代法求解方程7
1.4备选方法11
1.5蛛网模型14
1.6解齐次差分方程17
1.7求确定性过程的特解25
1.8待定系数法27
1.9滞后算子31
1.10总结33
习题34
第2章平稳时间序列模型36
本章学习目标36
2.1随机差分方程模型36
2.2自回归移动平均ARMA模型38
2.3平稳性39
2.4ARMA(p,q)模型的平稳性限制42
2.5自相关函数46
2.6偏自相关函数50
2.7平稳序列的样本自相关52
2.8Box-Jenkins模型筛选方法59
2.9预测性质62
2.10利率差模型68
2.11季节性模型75
2.12参数稳定性和结构变化80
2.13组合预测84
2.14总结87
习题88
第3章波动性建模93
本章学习目标93
3.1定式化的经济时间序列93
3.2ARCH和GARCH过程97
3.3通货膨胀的ARCH和GARCH估计103
3.4GARCH模型的三个例子105
3.5风险的GARCH模型111
3.6ARCH-M模型112
3.7ARCH过程的其他性质114
3.8GARCH模型的最大似然估计119
3.9其他条件方差模型121
3.10估计纽约证券交易所100指数124
3.11多元GARCH模型129
3.12波动的脉冲响应133
3.13总结135
习题136
第4章包含趋势的模型140
本章学习目标140
4.1确定性趋势和随机趋势140
4.2去除趋势146
4.3单位根与回归残差151
4.4蒙特卡洛方法154
4.5DF检验159
4.6DF检验实例161
4.7扩展的DF检验165
4.8结构性变化174
4.9有效性与确定性回归变量180
4.10有效性更好的检验182
4.11Panel单位根检验186
4.12趋势和单变量分解189
4.13总结195
习题196
第5章多方程时间序列模型199
本章学习目标199
5.1干扰分析200
5.2传递函数模型205
5.3估计传递函数213
5.4结构性多元估计的约束216
5.5向量自回归（VAR）介绍219
5.6估计和识别223
5.7脉冲响应函数227
5.8假设检验233
5.9简单的VAR实例：美国与国际恐怖事件238
5.10结构性VAR241
5.11结构性分解实例244
5.12过度识别系统248
5.13Blanchard和Quah分解251
5.14实例：分解实际汇率与名义汇率变动255
5.15总结258
习题259
第6章协整与误差修正模型264
本章学习目标264
6.1单整变量的线性组合264
6.2协整与共同趋势270
6.3协整与误差修正模型271
6.4协整检验：Engle-Granger检验方法277
6.5协整检验：Engle-Granger检验方法演示280
6.6协整和购买力平价理论283
6.7特征根、秩与协整286
6.8假设检验291
6.9Johansen协整检验方法298
6.10误差修正和ADL检验301
6.11三种方法的比较303
6.12总结306
习题306
第7章非线性时间序列模型311
本章学习目标311
7.1线性与非线性调整311
7.2ARMA模型的简单扩展313
7.3非线性检验316
7.4门限自回归（TAR）模型321
7.5TAR的扩展形式325
7.6三个门限模型330
7.7平滑转换模型335
7.8其他状态转换模型340
7.9平滑转换自回归(STAR)模型的估计343
7.10一般化的脉冲响应及其预测346
7.11单位根与非线性352
7.12更多内源性结构阶355
7.13总结361
习题362
· · · · · · (收起)
读后感
不怎么涉及具体的证明，基本上都是在使用例子进行阐述，学完这个可以对计量经济学的思维方法有很好的把握。
评分上次本来在卓越网写了一篇书评，因为对本书的翻译者破口大骂，而没有通过审核。这次学乖了，还是注意一下语言文明吧。 这本书的确是应用时间序列分析的经典之作，尤其适合经济学的时序分析。但是，一个非常可悲的事实——同许多经典外国经济学教材一样，被国人不负责任的翻译...
评分不怎么涉及具体的证明，基本上都是在使用例子进行阐述，学完这个可以对计量经济学的思维方法有很好的把握。
评分导师给我推荐的这本书，说very accessible... 我看了之后表示，还是需要econometric basic knowledge，包括matrix 才能做到accessible 不可否认，里面介绍的各种time series model对初学者来说还是很易理解的，而且每个后面都有example解析，强推
评分这本书做实证时拿来参考是可以滴，刚入门时看收益会比较大，不过书上还是有一些些原则上的错误，毕竟作者不是学理论的。做实证研究，还是先弄清理论吧。如果理论学得好的话，还是直接读paper吧，其实书上的那些例子其实挺傻的。
用户评价
这本书真是让我大开眼界！我一直在寻找一本既能深入浅出地讲解计量经济学理论，又能紧密结合实际应用的入门级读物，而这本恰好满足了我的需求。作者在基础概念的铺陈上非常扎实，用清晰的逻辑和丰富的案例，将那些原本枯燥的数学公式变得生动有趣。特别是对于宏观经济学中的一些经典模型，他们不仅展示了如何推导，更重要的是解释了在现实世界中，这些模型是如何被用来预测经济走势和评估政策效果的。读完第一部分，我对计量经济学这门学科的整体框架有了非常清晰的认识，不再觉得它像一座难以逾越的大山，反而觉得它像一个强大的工具箱，里面装满了解决复杂经济问题的利器。书中的图表和案例分析做得尤其出色，它们帮助我直观地理解了抽象的统计概念，比如异方差性和多重共线性对模型估计的影响，这种实践导向的叙述方式，对于正在学习经济学研究方法的学生来说，无疑是巨大的福音。
评分这是一本真正面向未来研究趋势的教材，内容的前沿性和实用性令人印象深刻。它不仅涵盖了计量经济学的经典基石，还融入了许多近年来计量领域的热点，比如机器学习在经济预测中的应用，以及如何利用大数据集进行因果识别。作者的视野非常开阔，总能将最新的学术成果以易于理解的方式融入到体系化的教学框架中。对于希望站在学术前沿的研究生或专业人士来说，这本书提供了宝贵的参考。它不仅是知识的传递者，更像是一个思维的激发者，它挑战我跳出现有的思维定式，去思考如何用更先进的工具解决更复杂的经济社会问题。这本书的深度和广度，足以支撑我未来数年的研究工作。
评分这本书的叙事风格极其严谨，仿佛一位经验丰富的教授在面对面指导你进行高级研究。它没有停留在表面的描述，而是深入挖掘了每一个计量模型背后的统计学假设和潜在的内生性问题。我特别欣赏作者对于因果推断的重视程度，这在很多初级教材中是常常被忽略的环节。他们花了大量的篇幅讨论工具变量法（IV）、断点回归（RDD）以及双重差分（DID）等准实验方法，并结合具体的经济学文献来阐释这些方法的实际应用场景和局限性。对我而言，这本书最大的价值在于它教会我如何“批判性”地看待计量结果，而不是盲目地相信回归系数的显著性。每一次模型的设定、变量的选择，都伴随着对潜在偏误来源的深刻反思，这种思维训练对于任何希望从事量化研究的人来说都是至关重要的。书中的数学推导虽然略显复杂，但只要静下心来跟着走，就能领悟到其精妙之处。
评分这本书的文字风格非常流畅且充满智慧，阅读起来是一种享受。它成功地避开了许多专业书籍常有的那种生硬和晦涩，即便是一些相对复杂的计量检验，作者也能用清晰的语言将背后的经济学直觉和统计学原理联系起来。我印象最深的是关于时间序列分析的介绍部分，它并非简单地罗列ARIMA模型，而是从经济波动的实际观察出发，引导读者理解平稳性的概念，以及如何识别和处理时间序列数据中的趋势与季节性。这种“问题导向”的教学方法非常吸引人，它让读者始终保持着探究的欲望，而不是被动地接收知识点。整体来看，这本书的编排逻辑严密，章节之间的衔接自然，是那种可以一气呵成读完，并且读完后能感受到思维被拓宽的作品。
评分这本书给我的感觉更像是一本“高级实战手册”，而不是传统的教科书。它的重点明显偏向于如何利用现代计量工具处理现实数据中遇到的棘手问题。我记得书中有一章专门讲解了面板数据模型的处理，包括固定效应和随机效应的选择标准，以及如何处理序列相关和异方差问题，讲解得非常透彻。作者提供的不仅仅是理论公式，更有大量关于数据处理和软件操作的实用建议，虽然我不是直接用书中提到的具体软件，但其背后的处理思路是相通的。这使得我在面对自己的研究数据时，不再束手无策，而是能够有条不紊地设计分析框架。它成功地架起了理论与实务之间的鸿沟，让学习过程变得目标明确、成果可见，极大地提升了我对计量经济学作为一门应用科学的信心。
评分原书很好，但翻译竟然能译得这么糟糕？各种愚蠢的翻译错误和符号错误！竟然还有脸出这么多版？原来高等教育出版社的第二版还凑合，现在机械工业出版社的简直不能看！
评分竟不知不觉读了近三周，每天囫囵吞枣似的学一点，虽然对原文天书般的推导不知一二，但也差不多对时序全貌有了大致的了解，往后若是需要建模还得翻起书本来具体学习。
评分按需。
评分原书很好，但翻译竟然能译得这么糟糕？各种愚蠢的翻译错误和符号错误！竟然还有脸出这么多版？原来高等教育出版社的第二版还凑合，现在机械工业出版社的简直不能看！
评分按需。
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